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[1L4-OS-4a-04] 弱学習器間の関係性に着目したアンサンブルモデルの可視化とMLOpsへの応用
キーワード：可視化、MLOps
深層学習や大規模言語モデルに代表されるように機械学習手法は複雑・巨大なブラックボックス化を続けており，モデルの品質保証や維持管理といった運用上の課題だけでなく，公平性，プライバシー保護といった社会的ニーズの観点からもモデル構造の分析・可視化手法の重要性が高まっている．多数の弱学習器を組み合わせることで高い表現力と予測性能を持つアンサンブル学習は，実装の容易さからも様々な場面で用いられているが，大量の学習器の集合という性質上学習されたモデル全体の構造の把握や解釈性・説明性が低いという課題がある．本稿では，アンサンブル学習における弱学習器間の関係性に着目し，それらに基づきアンサンブルモデルの構造分析や学習過程の理解を助ける新しいモデル可視化手法を提案する．ここでは，アンサンブルモデルの一例として勾配ブースティング決定木の可視化手法を提案するとともに，モデル学習過程や予測誤差要因の分析といった運用面の課題解決への有用性および，データセットに含まれるバイアスや時間経過によるドリフトの検出といった知識発見を支援する対話操作型分析ツールとしての応用可能性を検討する．
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