ホーム / 機械学習の概要 / モデルの選択・評価 / モデルの解釈171モデルの解釈機械学習の概要モデルの選択・評価モデルの解釈とは、機械学習モデルがなぜその予測を出したのかを、人間が理解できるように説明することです。ディープラーニングなど複雑なモデルは「ブラックボックス」になりがちで、医療や金融のように説明責任が求められる場面では理由が分からないと使えません。説明可能 AI（XAI）の中心テーマで、信頼できる AI を実現するうえで欠かせない取り組みです。