機械学習を活用すれば、膨大なデータをもとにして、さまざまな事柄について予測値を導き出すことができます。しかし、実際にその予測値を役立てるためには、なぜそうした予測結果になったのかを理解することが重要です。予測値を解釈するための手法 ...

SHAP（SHapley Additive exPlanations）を用いたモデルの解釈に関するコード例とリソースをまとめました。 SHAP の公式ドキュメントでは、線形回帰モデルやブースティングモデル、Transformer ベースの NLP モデルなど、さまざまなモデルに対する SHAP 値の計算と可視化 ...

結論から：可能です。しかも“既存研究をつなぐ形”で安全に組めます。 要は、(1) 画像エンコーダ＋メタデータエンコーダのマルチ入力モデル → (2) DEC系のソフト割当ヘッド → (3) 各クラスタ確率に対するSHAP、という流れです。画像はSHAPのヒートマップ ...

大規模言語モデルのGPT-4やチャットボットAIのChatGPTを開発するOpenAiが、テキストや画像を入力することで3Dモデルを自動生成するAI「Shap-E」を発表しました。Shap-Eはオープンソースで開発されており、無料で使用できます。 GitHub - openai/shap-e: Generate 3D objects ...