explainabilityの意味
説明可能性 [機械学習モデルまたはシステムが、その出力または決定について明確で理解可能な理由を提供する能力].
explainabilityの使用例
以下の例を通じて"explainability"がさまざまな状況でどのように使われるかを見てみましょう。
例文
The explainability of the AI system is crucial for gaining user trust.
AI システムの説明可能性は、ユーザーの信頼を得るために重要です。
例文
The lack of explainability in the algorithm's decision-making process led to controversy.
アルゴリズムの意思決定プロセスに説明可能性が欠けていたため、論争が巻き起こりました。
例文
Explainability is becoming increasingly important as AI is integrated into various industries.
AI がさまざまな業界に統合されるにつれて、説明可能性の重要性がますます高まっています。
explainabilityの類義語と反対語
explainabilityの類義語
explainabilityに関連するフレーズ
機械学習モデルがその出力や決定に対して明確でわかりやすい理由を提供する能力
例文
Model explainability is essential for ensuring that the AI system is making ethical and unbiased decisions.
モデルの説明可能性は、AI システムが倫理的で公平な意思決定を行うために不可欠です。
出力や決定に対して明確でわかりやすい理由を提供できる AI システム
例文
Explainable AI is becoming more popular as companies seek to build trust with their customers.
企業が顧客との信頼関係を築こうとする中、Explainable AI の人気が高まっています。
機械学習モデルが説明できることと人間が理解する必要があることの違い
例文
The explainability gap is a major challenge in building trustworthy AI systems.
説明可能性のギャップは、信頼できる AI システムを構築する上での大きな課題です。
explainabilityの概要
explainability [ɪksˌpleɪnəˈbɪlɪti]という用語は、機械学習モデルまたはシステムが、その出力または決定に対して明確でわかりやすい理由を提供する能力を指します。これは、ユーザーの信頼を獲得し、倫理的で公平な意思決定を保証するために非常に重要です。この概念は「モデルの説明可能性」や「説明可能な AI」などのフレーズにまで拡張されており、企業が顧客との信頼関係を築こうとするにつれて、この言葉の人気が高まっています。
