ㅁ 설명가능 인공지능(XAI) 핵심기법

ㅇ 정의:
설명가능 인공지능(XAI) 핵심기법은 인공지능 모델의 예측 결과를 이해하고 해석할 수 있도록 돕는 기술 및 방법론이다.

ㅇ 특징:
– 복잡한 AI 모델의 블랙박스 특성을 완화.
– 사용자 신뢰도 향상.
– 규제 준수를 위한 필수 요소.

ㅇ 적합한 경우:
– 의료, 금융 등 고위험 분야에서 AI 모델을 사용할 때.
– 모델의 투명성과 설명 가능성이 중요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 모델의 성능을 높이는 기술로 오해할 수 있음.
– XAI 기법 간의 차이점을 명확히 이해하지 못하면 혼동 가능.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: XAI는 모델의 결과를 설명하는 데 중점을 둔다.
– X: XAI는 모델의 예측 정확도를 높이는 기술이다.

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1. Local Surrogate

ㅇ 정의:
Local Surrogate는 특정 데이터 포인트 주변의 작은 영역에서 복잡한 모델을 단순화하여 설명하는 기법이다.

ㅇ 특징:
– 글로벌 설명이 아닌, 특정 사례에 대한 국소적 설명 제공.
– 대체 모델(예: 선형 회귀)을 사용하여 근사적으로 설명.

ㅇ 적합한 경우:
– 개별 사례에 대한 설명이 필요한 경우.
– 모델의 복잡성을 줄이지 않고도 설명력을 확보하고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Local Surrogate가 모든 데이터 포인트에 대해 동일한 설명을 제공한다고 오해할 수 있음.
– 대체 모델의 한계를 간과할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Local Surrogate는 특정 데이터 포인트의 근처에서 모델을 단순화하여 설명한다.
– X: Local Surrogate는 전체 데이터셋에 대한 글로벌 설명을 제공한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Local Surrogate와 관련된 내용을 학습하기 위해 다음과 같은 내용을 정리하여 공부할 수 있습니다.

1. **Local Surrogate의 개념**:
– Local Surrogate는 복잡한 머신러닝 모델의 예측 결과를 설명하기 위해 간단한 대체 모델을 사용하는 기법이다.
– 대체 모델은 특정 데이터 포인트 주변의 국소적인 영역에서 원래 모델의 동작을 모방하도록 설계된다.

2. **LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)**:
– LIME은 Local Surrogate의 대표적인 구현 사례로, 복잡한 모델의 예측을 설명하기 위해 국소적으로 간단한 모델(예: 선형 회귀)을 사용한다.
– LIME의 주요 과정:
– 입력 데이터의 변형된 샘플을 생성하여 원래 모델에 적용한다.
– 원래 모델의 예측 결과를 기반으로 변형된 샘플에 대해 간단한 대체 모델을 학습한다.
– 대체 모델을 통해 데이터 포인트 주변에서 원래 모델의 예측을 설명한다.
– LIME의 장점:
– 모델에 구애받지 않는 방식으로 다양한 머신러닝 모델에 적용 가능하다.
– 인간이 이해하기 쉬운 간단한 설명을 제공한다.

3. **Local Surrogate의 한계점**:
– **대체 모델의 신뢰성 문제**:
– 대체 모델은 원래 모델의 국소적인 동작을 모방하지만, 이 모방이 항상 정확하지 않을 수 있다.
– 대체 모델이 원래 모델의 복잡한 구조를 충분히 반영하지 못하는 경우, 설명의 신뢰성이 떨어질 수 있다.
– **전역적 설명 부족**:
– Local Surrogate는 특정 데이터 포인트 주변에 국한된 설명을 제공하므로, 모델 전체의 동작을 이해하는 데는 한계가 있다.

4. **한계점을 보완하기 위한 방법론**:
– **모델 적합성을 평가하는 지표**:
– 대체 모델의 설명이 원래 모델의 국소적인 예측을 얼마나 잘 반영하는지 평가하기 위해 적합성 지표를 사용할 수 있다.
– 예를 들어, 대체 모델의 예측과 원래 모델의 예측 간의 유사성을 측정하는 R^2 값이나 평균 절대 오차(MAE)와 같은 지표를 활용할 수 있다.
– **대체 모델의 복잡성 조정**:
– 대체 모델의 복잡성을 조정하여 원래 모델의 국소적인 동작을 더 잘 모방하도록 설계할 수 있다.
– **다양한 데이터 샘플링 기법**:
– 원래 모델의 국소적인 영역을 더 정확히 반영하기 위해 데이터 샘플링 기법을 개선할 수 있다.
– 예를 들어, 입력 데이터의 중요도를 고려한 가중 샘플링을 통해 대체 모델의 품질을 높일 수 있다.

이 내용을 학습하면 Local Surrogate의 개념과 구현 사례, 한계점 및 보완 방법을 체계적으로 이해할 수 있어 시험 대비에 유리합니다.