ㅁ 설명가능 인공지능(XAI) 핵심기법

ㅇ 정의:
설명가능 인공지능(XAI)은 AI 모델의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 기술을 의미하며, 다양한 핵심 기법들이 포함된다.

ㅇ 특징:
– 복잡한 AI 모델의 내부 작동 방식을 투명하게 설명.
– 신뢰성과 윤리성을 강화하여 AI 활용을 확대.
– 모델의 디버깅 및 성능 개선에 도움을 줌.

ㅇ 적합한 경우:
– 의료, 금융 등 높은 신뢰성과 설명 가능성이 요구되는 분야.
– 규제 준수가 필수적인 산업.

ㅇ 시험 함정:
– 설명 가능성과 모델 성능 간의 균형을 묻는 문제.
– 특정 기법의 정의와 특징을 혼동할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
XAI는 AI의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명한다. (O)
XAI는 모델의 정확도를 높이는 기술이다. (X)

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1. SHAP 값

ㅇ 정의:
SHAP(Shapley Additive Explanations) 값은 게임 이론에 기반하여 각 특징이 모델 예측에 기여하는 정도를 계산하는 설명 기법이다.

ㅇ 특징:
– 모델의 예측을 개별 특징 수준에서 정량적으로 설명.
– 모든 특징의 기여도를 공정하게 계산.
– 다양한 모델에 적용 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 특징의 중요도를 비교하여 모델의 작동 원리를 이해해야 하는 경우.
– 복잡한 모델의 예측 결과를 투명하게 설명해야 하는 상황.

ㅇ 시험 함정:
– SHAP 값과 다른 설명 기법(LIME 등) 간의 차이를 묻는 문제.
– SHAP 값의 계산 과정에 대한 세부적인 이해를 요구하는 문제.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
SHAP 값은 각 특징이 모델 예측에 기여하는 정도를 계산하는 설명 기법이다. (O)
SHAP 값은 데이터 전처리 단계에서 사용된다. (X)

ㅁ 추가 학습 내용

SHAP 값의 계산 과정에서 사용하는 Shapley 값의 수학적 원리는 게임 이론에서 시작됩니다. Shapley 값은 협력적 게임에서 각 플레이어가 전체 결과에 기여한 공정한 분배를 계산하기 위한 방법입니다. 이를 머신러닝 모델의 예측 기여도를 설명하는 데 적용한 것이 SHAP 값입니다.

Shapley 값의 수학적 원리를 이해하기 위해 다음을 학습해야 합니다:
1. **게임 이론의 기본 개념**: 플레이어, 연합, 이익 분배의 정의를 이해합니다.
2. **Shapley 값 계산 공식**: 각 플레이어의 기여도를 계산하기 위한 수식을 학습합니다. 이는 모든 가능한 연합에서 해당 플레이어의 기여도를 평균화한 값으로 계산됩니다.
– 공식: φᵢ = Σ(S⊆N\{i}) [(|S|! * (|N| – |S| – 1)!)/|N|!] * [v(S ∪ {i}) – v(S)], 여기서 N은 전체 플레이어 집합, S는 특정 연합, v는 연합의 가치 함수입니다.

SHAP 값은 Shapley 값을 기반으로 모델의 예측을 설명하는 데 사용됩니다. 모델의 각 특성이 예측에 기여한 정도를 계산하고, 이를 통해 모델의 작동 방식을 직관적으로 이해할 수 있습니다.

SHAP 값이 다양한 모델에 적용되는 실무 사례를 학습하는 방법:
1. **의료 데이터**:
– 특정 질병 예측에서 SHAP 값을 사용하여 주요 특성을 식별합니다. 예를 들어, 환자의 나이, 혈압, 혈액 검사 결과가 특정 질병 예측에 어떻게 기여했는지 분석합니다.
– 사례 연구: 특정 병원에서 환자 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서 SHAP 값을 활용하여 의사결정 지원을 개선한 사례를 학습합니다.

2. **금융 데이터**:
– 대출 승인 모델에서 SHAP 값을 사용하여 고객의 신용 점수, 소득, 대출 기록이 예측 결과에 미친 영향을 분석합니다.
– 사례 연구: 금융 기관이 SHAP 값을 활용하여 대출 거절 사유를 고객에게 설명하거나 내부 규정 준수 검토를 수행한 사례를 학습합니다.

이러한 실무 사례를 통해 SHAP 값의 실제 응용 방식을 이해하고, 시험 문제에서 제시된 시나리오에 대한 분석 능력을 강화할 수 있습니다.