ㅁ 시각화 기반

ㅇ 정의:
– 시각화 기반 XAI(설명 가능한 인공지능)는 모델의 예측 과정을 직관적으로 보여주기 위해 시각적 도구를 활용하는 방법.
– 데이터 특성, 모델의 내부 상태, 예측 결과와 입력 특성 간의 관계를 그래프나 도표로 표현.

ㅇ 특징:
– 모델 구조나 수학적 식을 직접 해석하지 않고, 시각적 패턴을 통해 직관적 이해 가능.
– 특정 입력 특성이 결과에 미치는 영향력을 시각적으로 비교 가능.
– 복잡한 딥러닝 모델에도 적용 가능하지만, 시각화 해석의 한계 존재.

ㅇ 적합한 경우:
– 비전문가에게 모델의 의사결정 과정을 설명해야 하는 경우.
– 모델의 편향, 특정 변수 의존성 등을 탐색할 때.
– 피처 엔지니어링 및 모델 개선 방향 도출 시.

ㅇ 시험 함정:
– 시각화만으로 인과관계(causality)를 오해하게 하는 문제.
– 전역(global) 설명과 국지(local) 설명의 차이를 혼동.
– 모델의 모든 변수가 시각화 대상이 되는 것은 아님.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “시각화 기반 XAI는 모델 예측 결과를 직관적으로 보여준다.”
X: “시각화 기반 XAI는 항상 인과관계를 정확하게 보여준다.”

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1. LIME

ㅇ 정의:
– LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)는 개별 예측에 대해 입력 데이터의 변화가 결과에 미치는 영향을 국지적으로 선형 모델로 근사하여 설명하는 기법.

ㅇ 특징:
– 모델 불가지론(model-agnostic) 방식 → 어떤 알고리즘에도 적용 가능.
– 관심 있는 데이터 포인트 주변에서 국소적으로 단순 모델을 학습.
– 시각적으로 각 특성이 결과에 기여한 정도를 막대그래프 등으로 표현.

ㅇ 적합한 경우:
– 개별 예측 결과에 대한 설명이 필요한 경우.
– 블랙박스 모델의 특정 샘플에 대한 해석.

ㅇ 시험 함정:
– LIME이 전역 모델 설명을 제공한다고 착각하는 경우.
– 샘플 주변 데이터 생성 방식에 따라 결과가 달라질 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “LIME은 개별 예측값을 국소적 선형 모델로 설명한다.”
X: “LIME은 전역 모델 구조를 단순화하여 설명한다.”

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2. SHAP

ㅇ 정의:
– SHAP(SHapley Additive exPlanations)는 게임이론의 샤플리 값(Shapley value)을 기반으로 각 특성이 예측에 기여한 값을 공정하게 분배해 설명하는 기법.

ㅇ 특징:
– 일관성(consistency) 보장: 특성의 중요도가 증가하면 SHAP 값도 증가.
– 전역 및 국소 설명 모두 가능.
– 시각적으로 각 특성의 기여도를 force plot, summary plot 등으로 표현.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델 전체와 개별 예측 모두에 대한 해석이 필요한 경우.
– 특성 중요도의 정량적 비교 필요 시.

ㅇ 시험 함정:
– SHAP 계산이 항상 빠르다고 착각(복잡한 모델에서는 계산 비용 큼).
– SHAP 값이 인과관계를 보여준다고 오해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “SHAP은 게임이론 기반으로 특성 기여도를 계산한다.”
X: “SHAP은 모든 모델에서 즉시 계산 가능하다.”

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3. Partial Dependence Plot

ㅇ 정의:
– PDP(Partial Dependence Plot)는 특정 변수(또는 변수 조합)가 예측값에 미치는 평균적인 영향을 시각화하는 방법.

ㅇ 특징:
– 전역(global) 설명 기법.
– 다른 변수의 영향을 평균화하여 대상 변수와 예측값 관계를 그림.
– 해석이 직관적이나, 변수 간 상관관계 무시 가능성 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델 전체에서 특정 변수의 영향력 분석.
– 변수 변화에 따른 예측 트렌드 파악.

ㅇ 시험 함정:
– 상관관계가 있는 변수에 PDP를 적용하면 결과 해석이 왜곡될 수 있음.
– PDP는 국소(local) 설명 기법이 아님.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “PDP는 특정 변수의 평균적 영향력을 전역적으로 보여준다.”
X: “PDP는 개별 예측값의 설명에 사용된다.”

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4. Feature Importance

ㅇ 정의:
– 모델이 예측을 수행할 때 각 특성이 기여하는 상대적 중요도를 수치화하여 나타낸 지표.

ㅇ 특징:
– 트리 기반 모델에서 많이 사용(예: Gini importance, permutation importance).
– 전역(global) 설명 기법.
– 시각적으로 막대그래프 형태로 표현 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 전체 모델 성능에 영향을 많이 주는 변수 식별.
– 변수 선택(feature selection) 과정.

ㅇ 시험 함정:
– 특성 중요도 값이 높다고 반드시 인과관계를 의미하지 않음.
– Gini importance는 범주형 변수에 편향 가능.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “Feature Importance는 모델 전반의 변수 영향도를 수치로 표현한다.”
X: “Feature Importance는 개별 샘플의 예측 이유를 설명한다.”

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제가 원하시면 위 내용에 **각 기법별 그림 예시**와 함께 시험 암기용 **연상 키워드 표**도 추가해서 만들어 드릴까요?
그렇게 하면 시각화 기반 XAI 파트를 시험장에서 훨씬 빠르게 떠올릴 수 있습니다.