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BigQuery ML と Looker を使って機械学習モデルをビジネス ユーザーに説明する | Google Cloud 公式ブログ
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※この投稿は米国時間 2022 年 1 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 業務プロ... ※この投稿は米国時間 2022 年 1 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 業務プロセス変革の手段として AI に目を向ける組織が増えるなか、AI モデルの急速な浸透に伴って Explainable AI(説明可能な AI)に対するニーズも高まっています。AI を説明することで、モデルがどのような過程で、またどのような根拠で予測を導き出したかを理解しやすくなります。たとえば、金融機関において、AI モデルを使って不正なクレジット カード取引を自動検出したいとします。その場合、正確性の高いモデルを作ることが最初のステップですが、正確であるだけでは不十分です。AI モデルがなぜそのような予測を行ったのか、銀行や規制当局に対して説明が求められることがよくあります。AI は取引額に基づいて不正と判断したのでしょうか?それとも、カード所有者の性別でしょう