解釈可能な機械学習

説明可能な機械学習は、機械学習の意思決定プロセスを透明化し、監視と理解を容易にするために目指されています。その核心的な目的は、意思決定メカニズムが明確で可視化されるようにする方法を開発することで、モデルの予測の解釈可能性を高め、実際の応用におけるモデルの信頼性と信憑性を向上させることです。