説明可能な機械学習

本質的に解釈可能なアルゴリズム (デシジョンツリー、ルールリスト) を選択するか、正確さと透明性のバランスをとるハイブリッドモデルを構築する必要があります。ガバナンスのベストプラクティスには、モデルロジックの文書化、ユーザーによる説明の明確さのテスト、説明可能な代替手段が存在する場合は不透明なモデルをリスクの低いアプリケーションに限定することが含まれます。