↑: [[【G検定2026年難化トレンド対応】模擬試験5回分(725問)〜本番で焦らないための問題集〜]] - [[LIME]]は局所的に近似モデルを作る手法 - 計算が早い - どんなAIにも使える - 例: `この物件は駅近なのが決めてになりおすすめしました！` - [[SHAP]]はゲーム理論で貢献度を公平に分ける手法 - 協力ゲーム理論のシャープレイ値という考えたを応用している - その[[特徴量]]がある場合ない場合で結果がどう変わったかを計算する - 理論的に矛盾のない公平な貢献度を算出できる - 計算は時間がかかる - こちらもどんなAIにも使える - 例: `この物件は駅近が+12点、価格が-5点、ユーザー希望との一致で+3点...と合計XX展で最も高くなったのでおすすめしました` - どちらの手法もモデルの[[解釈性]]として明示されている - 範囲: [[ディープラーニングの応用例]]