ㅁ 설명가능 인공지능(XAI) 핵심기법

ㅇ 정의:
설명가능 인공지능(XAI)은 인공지능 모델의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록 설명하거나 해석하는 기술 및 방법론을 의미한다. XAI의 핵심기법은 모델의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 중점을 둔다.

ㅇ 특징:
– 모델의 복잡도와 설명 가능성 간의 균형을 유지해야 함.
– 다양한 데이터 유형 및 모델 구조에 적용 가능.
– 인간 중심적 접근 방식으로 설계됨.

ㅇ 적합한 경우:
– 의료, 금융 등 높은 신뢰성과 투명성이 요구되는 분야.
– 규제 준수가 필요한 산업.
– 사용자 신뢰 확보가 중요한 제품 개발.

ㅇ 시험 함정:
– XAI의 정의를 단순히 ‘모델 해석’으로만 이해하는 경우.
– 특정 기법만을 XAI로 간주하거나 포괄적이지 않은 설명.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: XAI는 복잡한 모델을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다.
– X: XAI는 모든 인공지능 모델을 단순화시켜야 한다.

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1. Completeness

ㅇ 정의:
Completeness는 XAI 기법 중 하나로, 모델의 설명이 전체적인 데이터와 예측 결과를 포괄적으로 다룰 수 있어야 함을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 설명이 모델의 전체적인 작동 방식을 반영.
– 데이터와 예측 결과 간의 상관관계를 명확히 제시.
– 부분적 설명이 아닌, 총체적 관점 제공.

ㅇ 적합한 경우:
– 예측 결과에 대한 전체적 이해가 필요한 경우.
– 데이터의 복잡성이 높은 상황.
– 모델의 신뢰성과 투명성을 강조해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Completeness를 단순히 데이터의 양으로만 해석하는 경우.
– 부분적 설명을 전체적 설명으로 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Completeness는 모델의 설명이 전체 데이터와 예측 결과를 포괄해야 한다.
– X: Completeness는 모델의 설명이 필요한 일부 데이터만 포함하면 된다.

ㅁ 추가 학습 내용

설명가능 인공지능(XAI)의 주요 기법인 LIME과 SHAP, 그리고 XAI의 실제 사례를 학습하기 위해 아래와 같이 정리합니다.

1. LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations):
– LIME은 모델에 구애받지 않는 방식으로 작동하며, 복잡한 모델의 예측 결과를 단순화하여 설명합니다.
– 특정 입력 데이터에 대해 모델의 예측 결과를 이해하기 쉽게 로컬 선형 모델을 생성합니다.
– 입력 데이터의 작은 변화를 통해 모델의 예측이 어떻게 달라지는지 분석하여 설명을 제공합니다.
– 주로 이미지 분류, 텍스트 분류, 그리고 구조적 데이터 분석에서 활용됩니다.

2. SHAP(Shapley Additive Explanations):
– SHAP는 게임 이론의 Shapley 값을 기반으로 하여 각 특성이 예측에 기여한 정도를 정량적으로 계산합니다.
– 모델의 모든 특성에 대해 공정하고 일관된 기여도를 제공하므로, 모델의 전반적인 설명 가능성을 높입니다.
– 모델의 글로벌(전체 데이터 관점) 및 로컬(개별 데이터 관점) 설명을 모두 제공합니다.
– 복잡한 모델의 예측을 설명하는 데 효과적이며, 특히 금융, 의료, 마케팅 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

3. XAI의 실제 사례:
– 의료 분야:
– 예: 의료 진단 시스템에서 XAI를 활용하여 모델이 특정 질병을 예측한 이유를 설명.
– 의료 영상 분석에서 XAI는 특정 이미지 영역(예: 병변 부위)을 강조하여 의사가 예측 결과를 신뢰할 수 있도록 도움.
– 환자의 개별 특성(나이, 병력 등)이 예측에 어떻게 영향을 미쳤는지 설명하여 신뢰성을 강화.

– 금융 분야:
– 예: 신용 점수 예측 모델에서 XAI를 활용하여 대출 승인 또는 거절의 이유를 설명.
– 고객의 소득, 신용 기록, 부채 비율 등 각 특성이 신용 점수에 미친 영향을 명확히 제시.
– 금융 기관이 규제 준수를 보장하고 고객에게 투명성을 제공할 수 있도록 지원.

위 내용을 중심으로 LIME과 SHAP의 작동 원리와 장단점, 그리고 실제 사례에서의 활용 방식을 구체적으로 학습하면 시험 대비에 효과적일 것입니다.