Pythonライブラリのカスタマイズおよびデータ分析業務１．回帰モデル（ランダムフォレスト/GaussianMixutureRegressionなど）へのXAI適用および評価 ※XAI=PFI、PD、ICE、SHAP（説明可能なAI） ※入力データ：　連続値に一部離散値の混在するテーブルデータ（200行×20変数程度）２．教師無しクラスタリング結果に対する妥当性評価（但し入力データ※特性の考慮を要する）３．教師無しクラスタリング(k-means/GaussianMixtureModelなど)処理の実装カスタマイズ期待するところ ・限られた期間の中でスムーズに入ること ・既にある分析結果に対して対策を考えているので、その引継ぎを受けること ・対策の実施と評価を出すこと人物像 ・XAIかGMMに詳しい方（どちらかというとGMM）備考 ・作業環境はローカルのJupyterで実行 ・ベースになるソースコードやデータは提供される ・コミュニケーションはTeams ・日中MTG可能な方（月曜の午後に週次の進捗確認MTGあり） ・ひとりの作業は時間問わず

・説明のしやすさを考えたモデルの実装/評価 ・分析対応について案出しなどからの並走

・既存ライブラリ（GMM）のカスタマイズ経験 ※教師なしクラスタリングを半教師にカスタマイズを検討中

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