論文の概要: A Comprehensive Guide to Explainable AI: From Classical Models to LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00800v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 13:01:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:49:28.294258
• Title: A Comprehensive Guide to Explainable AI: From Classical Models to LLMs
• Title（参考訳）: 説明可能なAIの包括的なガイド:古典的モデルからLLMへ
• Authors: Weiche Hsieh, Ziqian Bi, Chuanqi Jiang, Junyu Liu, Benji Peng, Sen Zhang, Xuanhe Pan, Jiawei Xu, Jinlang Wang, Keyu Chen, Caitlyn Heqi Yin, Pohsun Feng, Yizhu Wen, Xinyuan Song, Tianyang Wang, Junjie Yang, Ming Li, Bowen Jing, Jintao Ren, Junhao Song, Han Xu, Hong-Ming Tseng, Yichao Zhang, Lawrence K. Q. Yan, Qian Niu, Silin Chen, Yunze Wang, Chia Xin Liang, Ming Liu,
• Abstract要約: 説明可能な人工知能(XAI)は、AIシステムにおける透明性と解釈可能性の必要性の高まりに対処する。 決定木、線形回帰、サポートベクトルマシンといった従来のモデルの解釈可能性を探る。 本書は、SHAP、LIME、Grad-CAM、反実的説明、因果推論などの実践的なテクニックを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.137690665691004
• License:
• Abstract: Explainable Artificial Intelligence (XAI) addresses the growing need for transparency and interpretability in AI systems, enabling trust and accountability in decision-making processes. This book offers a comprehensive guide to XAI, bridging foundational concepts with advanced methodologies. It explores interpretability in traditional models such as Decision Trees, Linear Regression, and Support Vector Machines, alongside the challenges of explaining deep learning architectures like CNNs, RNNs, and Large Language Models (LLMs), including BERT, GPT, and T5. The book presents practical techniques such as SHAP, LIME, Grad-CAM, counterfactual explanations, and causal inference, supported by Python code examples for real-world applications. Case studies illustrate XAI's role in healthcare, finance, and policymaking, demonstrating its impact on fairness and decision support. The book also covers evaluation metrics for explanation quality, an overview of cutting-edge XAI tools and frameworks, and emerging research directions, such as interpretability in federated learning and ethical AI considerations. Designed for a broad audience, this resource equips readers with the theoretical insights and practical skills needed to master XAI. Hands-on examples and additional resources are available at the companion GitHub repository: https://github.com/Echoslayer/XAI_From_Classical_Models_to_LLMs.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)は、AIシステムにおける透明性と解釈可能性の必要性の高まりに対処し、意思決定プロセスにおける信頼性と説明責任を実現する。 この本は、先進的な方法論で基礎概念をブリッジするXAIの包括的なガイドを提供する。 決定木、線形回帰、サポートベクトルマシンなどの従来のモデルの解釈可能性と、BERT、GPT、T5を含むCNN、RNN、Large Language Models(LLMs)といったディープラーニングアーキテクチャを説明する上での課題について検討している。 SHAP, LIME, Grad-CAM, 反ファクトの説明, 因果推論など,現実のアプリケーションのPythonコード例でサポートされている実践的なテクニックを紹介している。 事例研究は、医療、金融、政策立案におけるXAIの役割を示し、公正性と意思決定支援に与える影響を実証している。 この本では、説明品質の評価指標、最先端のXAIツールとフレームワークの概要、フェデレーション学習における解釈可能性や倫理的AIの考慮など、新たな研究方向性についても紹介している。 幅広い読者のために設計されたこのリソースは、XAIを習得するために必要な理論的洞察と実践的スキルを読者に提供する。 サンプルと追加リソースはGitHubリポジトリのhttps://github.com/Echoslayer/XAI_From_Classical_Models_to_LLMsで公開されている。

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