ㅁ 딥러닝 해석 ㅇ 정의: 딥러닝 해석은 복잡한 신경망 모델이 어떻게 입력 데이터를 처리하고 예측을 도출하는지 설명하는 기법을 의미한다. ㅇ 특징: – 모델의 내부 가중치, 활성화 값, 중간 계층 출력을 분석. – 블랙박스 성격의 딥러닝을 투명하게 만들어 신뢰성을 높임. – 시각화 기법, 중요도 점수 산출, 규칙 추출 등 다양한 접근이 존재. ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 딥러닝 해석 ㅇ 정의: 딥러닝 모델의 예측에 기여한 입력 특징의 중요도를 계산하기 위해, 입력에서 기준점(baseline)까지의 경로를 따라 기울기를 적분하는 기법. ㅇ 특징: – 모델의 내부 가중치와 입력 간의 관계를 수학적으로 분석. – 기준점 선택에 따라 결과가 달라질 수 있음. – 연속적 변화에 따른 기여도를 누적 계산하여 직관적인 해석 가능. ㅇ 적합한 경우: – 이미지,
ㅁ 딥러닝 해석 ㅇ 정의: 딥러닝 모델, 특히 CNN 기반 모델의 예측 결과에 대해 입력 이미지의 어떤 영역이 결정에 기여했는지를 시각적으로 설명하는 기법. ㅇ 특징: – CNN의 마지막 합성곱 계층의 feature map과 해당 클래스의 gradient를 활용하여 중요도를 계산. – 원본 이미지 위에 heatmap 형태로 시각화. – 모델 구조 변경 없이 적용 가능. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 규칙 기반 ㅇ 정의: 복잡한 블랙박스 모델의 예측 과정을 이해하기 위해, 해당 모델의 입력과 출력을 기반으로 의사결정나무(Decision Tree)를 학습시켜 대체(서로게이트) 모델로 사용하는 방법. ㅇ 특징: – 원래 모델의 내부 파라미터를 직접 해석하지 않고, 입력-출력 관계를 모사. – 시각적으로 규칙을 표현할 수 있어 해석이 용이. – 원래 모델과의 예측 일치도가 높을수록 설명력 신뢰도가 높음. ㅇ
ㅁ 규칙 기반 ㅇ 정의: 데이터와 모델의 예측 결과로부터 사람이 이해할 수 있는 규칙(If-Then 형태)을 추출하여 모델의 의사결정 과정을 설명하는 방법. ㅇ 특징: – 복잡한 모델(예: 신경망, 앙상블)로부터 간단한 규칙 집합을 생성. – 규칙은 사람이 읽고 해석할 수 있는 형태로 제공됨. – 특정 입력 특성과 출력 간의 관계를 명확하게 보여줌. ㅇ 적합한 경우: – 규제
ㅁ 규칙 기반 ㅇ 정의: 규칙 기반 XAI 중 Counterfactual은 ‘만약 ~였다면 결과가 어떻게 달라졌을까?’라는 가정적 시나리오를 통해 모델의 예측 이유를 설명하는 기법이다. 주어진 입력의 일부 특성을 변경했을 때 결과가 변화하는지를 분석하여, 의사결정 경계와 중요한 변수의 민감도를 파악한다. ㅇ 특징: – 입력 변수의 최소 변경으로 다른 예측 결과를 유도하는 사례를 제시한다. – 사용자가 쉽게 이해할
ㅁ 시각화 기반 ㅇ 정의: 데이터나 모델의 예측 결과를 사람이 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하여 모델의 의사결정 과정을 해석하는 방법. ㅇ 특징: – 복잡한 모델의 내부 작동 원리를 직관적으로 파악 가능 – 그래프, 색상맵, 바 차트 등 다양한 시각화 기법 사용 – 모델의 신뢰성 검증 및 오류 분석에 유용 ㅇ 적합한 경우: – 비전문가에게 모델
ㅁ 시각화 기반 ㅇ 정의: 머신러닝 모델에서 특정 변수(또는 변수 조합)가 예측 결과에 미치는 평균적인 영향을 시각적으로 표현하는 그래프 기법. 다른 변수들의 값은 평균 또는 고정 값으로 두고 관심 변수의 변화에 따른 예측값 변화를 관찰. ㅇ 특징: – 변수와 예측값 간의 전반적인 관계 파악 가능 – 비선형 관계나 상호작용 일부 확인 가능 – 모델의 복잡도와
ㅁ 시각화 기반 ㅇ 정의: 머신러닝 모델의 예측 결과에 대해 각 입력 특성이 결과에 기여한 정도를 직관적으로 시각화하여 설명하는 기법. ㅇ 특징: – 모델 불가지론(Model-agnostic) 방식으로 다양한 알고리즘에 적용 가능 – 개별 예측에 대한 국소(local) 설명 제공 – 바 그래프, 요약 플롯, 의존 플롯 등 다양한 시각화 형태 제공 ㅇ 적합한 경우: – 모델의 예측
ㅁ 시각화 기반 ㅇ 정의: 데이터 입력에 따른 모델의 예측 결과를 시각적으로 해석할 수 있도록 돕는 기법으로, 사용자가 모델의 의사결정 과정을 직관적으로 이해하도록 지원함. ㅇ 특징: – 모델의 내부 동작을 직접적으로 공개하지 않고, 입력 특징과 예측 간의 관계를 시각적으로 표현. – 복잡한 모델(블랙박스 모델 포함)의 해석 가능성 향상. – 주로 국소적(local) 설명 방식을 사용. ㅇ