ㅁ 시각화 기반

ㅇ 정의:
데이터와 모델의 상호작용을 시각적으로 표현하여 AI의 예측 과정을 이해하고 설명하는 기법.

ㅇ 특징:
– 데이터의 패턴과 모델의 작동 방식을 직관적으로 파악 가능.
– 비전문가도 결과를 쉽게 이해할 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델의 예측 근거를 설명해야 할 때.
– 모델의 신뢰성을 검증하거나 개선할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 시각화가 복잡해질 경우 오히려 혼란을 초래할 수 있음.
– 데이터의 과적합이나 편향을 놓칠 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 시각화 기반 기법은 모델의 예측 결과를 직관적으로 이해할 수 있게 한다.
X: 시각화 기반 기법은 항상 데이터의 모든 문제를 해결한다.

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1. SHAP

ㅇ 정의:
SHAP(SHapley Additive exPlanations)는 각 피처(feature)가 모델의 예측에 기여한 정도를 계산하여 설명하는 방법.

ㅇ 특징:
– 게임 이론의 샤플리 값(Shapley Value)을 기반으로 함.
– 각 피처의 기여도를 공정하게 분배하여 계산.
– 모델에 독립적이며 다양한 모델에 적용 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 피처 중요도를 정량적으로 평가하고 싶을 때.
– 모델의 예측 결과를 투명하게 설명해야 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 계산량이 많아 대규모 데이터에 적용하기 어려울 수 있음.
– 샤플리 값의 해석이 어려울 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: SHAP은 각 피처가 예측에 기여한 정도를 계산하는 데 사용된다.
X: SHAP은 특정 유형의 모델에서만 작동한다.

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ㅁ 추가 학습 내용

SHAP의 계산 효율성을 높이는 방법과 관련하여, 샘플링 기법이나 근사 알고리즘을 활용하는 방법을 학습할 필요가 있습니다. SHAP은 모델의 각 피처가 예측에 미친 영향을 계산하는데, 모든 가능한 조합을 고려하는 방식은 계산량이 많아질 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 다음과 같은 방법을 알아두면 좋습니다:

1. **샘플링 기법**: SHAP 값 계산 시 모든 가능한 피처 조합을 고려하지 않고, 일부 조합만을 선택하여 계산하는 방식입니다. 이 방법은 계산 시간을 줄이면서도 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있도록 설계됩니다.

2. **근사 알고리즘**: SHAP의 계산을 단순화하기 위해 근사 알고리즘을 사용합니다. 예를 들어, TreeSHAP은 결정 트리 모델에서 SHAP 값을 효율적으로 계산할 수 있도록 최적화된 알고리즘입니다. 이를 통해 계산 효율성을 높이고 대규모 데이터셋에서도 SHAP을 적용할 수 있습니다.

SHAP을 활용한 구체적인 사례를 학습하는 것도 중요합니다. 예를 들어, 의료 진단 모델에서 특정 피처가 예측에 미친 영향을 시각화한 사례를 학습하면 SHAP의 실질적인 활용 능력을 키울 수 있습니다. 의료 분야에서 SHAP은 다음과 같은 방식으로 사용됩니다:

1. **특정 피처의 중요도 분석**: 의료 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서 SHAP을 사용하여 환자의 연령, 혈압, 혈당 수치 등이 예측 결과에 미치는 영향을 분석합니다. 이를 통해 모델의 의사결정을 설명하고 신뢰성을 높일 수 있습니다.

2. **시각화**: SHAP을 활용하여 피처의 중요도를 그래프로 시각화하면, 의료 전문가가 모델의 예측 결과를 이해하고 이를 바탕으로 환자 치료 계획을 세우는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이러한 학습 내용은 SHAP의 이론적 이해뿐만 아니라 실제 응용 사례를 통해 시험 대비에 유리하게 작용할 것입니다.