説明可能なAI
LIMEは任意の入力データに対するAIモデルの予測結果について、予測に用いられたデータの特徴を算出する局所説明技術である。2016年にワシントン大学のマルコ・トゥーリオ・リベイロ(Marco Tulio Ribeiro)らによって提唱されたもので、XAIを実現するための代表的な技術のひとつである。テーブル、画像、テキストに対応したライブラリが提供されているOSSである。
Tree Surrogateは表形式データを予測するタイプのAIモデルにたいして適用できる技術で、AIモデルの複雑なI/Oを人間が解釈しやすい別の代理モデル(決定木代理モデル)に当てはめてロジックを説明する技術である。