설명 가능 AI(XAI): SHAP Interaction Values
ㅁ 설명 가능 AI(XAI)
ㅇ 정의: 설명 가능 AI(XAI)는 인공지능 모델의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술 또는 방법론을 의미한다.
ㅇ 특징: 모델의 투명성과 신뢰성을 향상시키며, 복잡한 모델의 내부 작동 방식을 설명할 수 있다.
ㅇ 적합한 경우: 규제 산업(금융, 의료 등)에서 AI 시스템을 사용할 때, 또는 모델의 신뢰성과 해석 가능성이 중요한 경우.
ㅇ 시험 함정: XAI 기술이 모든 모델에 동일하게 적용될 수 있다고 오해하거나, XAI의 결과를 항상 정확하다고 간주하는 함정.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: XAI는 모델의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명한다.
– X: XAI는 모든 AI 모델에 동일하게 적용되며 항상 정확하다.
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1. SHAP Interaction Values
ㅇ 정의: SHAP(Shapley Additive Explanations) Interaction Values는 SHAP 값을 확장하여 변수 간 상호작용 효과를 측정하는 방법이다.
ㅇ 특징: 변수 간의 독립적인 영향력뿐만 아니라 상호작용에 의한 영향을 정량적으로 분석할 수 있다.
ㅇ 적합한 경우: 변수 간 상호작용이 중요한 역할을 하는 데이터셋을 분석하거나, 복잡한 모델에서 변수 간 관계를 이해하려는 경우.
ㅇ 시험 함정: SHAP Interaction Values가 변수 간 상호작용만을 설명한다고 오해하거나, 모든 데이터셋에서 상호작용이 중요하다고 간주하는 함정.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: SHAP Interaction Values는 변수 간 상호작용 효과를 정량적으로 분석할 수 있다.
– X: SHAP Interaction Values는 변수 간 독립적인 영향력을 측정하지 않는다.
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ㅁ 추가 학습 내용
SHAP Interaction Values는 머신러닝 모델에서 두 개의 특징 간의 상호작용을 정량적으로 평가하는 데 사용됩니다. 이를 학습하기 위해 다음과 같은 내용을 정리해볼 수 있습니다.
1. **SHAP Interaction Values의 개념**
SHAP Interaction Values는 SHAP(Shapley Additive Explanations)의 확장으로, 모델의 예측에 대해 두 특징이 함께 기여하는 영향을 측정합니다. 이는 각 특징이 개별적으로 기여하는 영향뿐만 아니라, 두 특징 간의 상호작용이 예측에 얼마나 기여하는지를 보여줍니다.
2. **구체적인 사례**
– **의료 데이터 사례**: 특정 약물의 효과와 환자의 나이 또는 유전자 변이 간의 상호작용을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 약물 A가 고령 환자에게는 더 큰 영향을 미치고, 젊은 환자에게는 덜 효과적일 수 있는 패턴을 SHAP Interaction Values를 통해 확인할 수 있습니다. 이를 통해 약물 치료 전략을 개인화할 수 있습니다.
– **금융 데이터 사례**: 고객 행동 패턴 간의 상호작용을 분석하여, 예를 들어 신용 점수와 월평균 소비 금액이 함께 신용카드 연체 가능성에 어떻게 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다. SHAP Interaction Values를 사용하면 이러한 상호작용을 정량화하고, 고객 맞춤형 금융 상품을 설계할 수 있습니다.
3. **SHAP Interaction Values 계산 절차**
– 모델의 예측 결과를 바탕으로 각 특징 조합에 대해 Shapley 값을 계산합니다.
– 두 특징 간의 상호작용 값을 계산하기 위해, 두 특징을 함께 포함한 경우와 개별적으로 포함한 경우의 Shapley 값을 비교합니다.
– 상호작용 값은 두 특징이 함께 있을 때의 기여도에서 각 특징의 개별 기여도를 뺀 값으로 정의됩니다.
4. **시각화 방법**
– **Heatmap**: 두 특징 간의 상호작용 값을 행렬 형태로 나타내어, 상호작용이 강한 특징 쌍을 시각적으로 확인할 수 있습니다.
– **Force Plot**: 특정 데이터 포인트에 대해 상호작용 값이 예측 결과에 어떻게 기여하는지 시각화합니다.
– **Dependence Plot**: 한 특징의 값 변화에 따라 다른 특징과의 상호작용이 어떻게 변하는지를 보여줍니다.
이러한 내용을 학습하면 SHAP Interaction Values의 이론적 이해와 실질적 활용 능력을 모두 향상시킬 수 있습니다.