「と」

特徴量ドリフトとは、データ内の特徴量が時間の経過とともに変化することを指します。この変化により、学習した機械学習モデルの予測精度が低下する場合があります。たとえば、ある店舗で顧客の購買データを収集する場合、時間帯や曜日によって顧客の購買行動が異なるため、特徴量ドリフトが発生します。

-AIの透明性とは何か？- AIの透明性とは、AIシステムの機能、予測の根拠、意思決定の過程を理解できることを指します。これは、以下のような要素を明確にすることを意味します。 * -推論プロセス-AIシステムがどのように特定の予測や決定を導き出したか。 * -トレーニングデータ-AIシステムの学習に使用されたデータのソースと性質。 * -モデルのアーキテクチャ-AIシステムの内部構造とアルゴリズム。 * -予測の不確実性-予測の信頼性と限界の理解。 * -倫理的影響-AIシステムの決定が社会や個人に及ぼす潜在的な影響。 AIの透明性は、システムの信頼性、説明責任、公正性を確保するために不可欠です。透明性があれば、ユーザーはAIの予測の根拠を理解し、必要に応じてそれらに挑戦できます。さらに、透明性は開発者がシステムの偏りや誤りを特定し、修正するために役立ちます。