ㅁ 딥러닝 해석 ㅇ 정의: 딥러닝 모델의 예측 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술. ㅇ 특징: – 모델의 블랙박스 성격을 완화. – 신뢰성과 투명성을 향상. – 모델 개선 및 디버깅에 도움. ㅇ 적합한 경우: – 의료 진단, 금융 등 신뢰성이 중요한 분야. – 모델의 의사결정 과정을 해석해야 하는 경우. ㅇ 시험 함정: – 해석

ㅁ 딥러닝 해석 ㅇ 정의: 딥러닝 모델이 내린 예측에 대해 입력 변수의 기여도를 계산하여 설명하는 방법론. ㅇ 특징: – 복잡한 딥러닝 모델의 예측 결과를 이해하기 위한 도구. – 모델의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 기여. – 다양한 해석 방법론이 존재하며, 활용 목적에 따라 선택적으로 사용. ㅇ 적합한 경우: – 모델의 예측 결과를 이해하고 설명해야 하는 상황.

ㅁ 딥러닝 해석 ㅇ 정의: 딥러닝 모델의 예측 과정을 설명하고, 모델이 특정 결정을 내린 근거를 시각적으로 또는 수치적으로 제공하는 방법. ㅇ 특징: – 모델의 신뢰성을 높이고, 디버깅 과정을 지원함. – 의료, 금융 등 고도의 신뢰성이 요구되는 분야에서 주로 활용됨. ㅇ 적합한 경우: – 모델의 예측 결과를 사람이 이해해야 하는 상황. – 모델의 오작동 원인을 파악하려는

ㅁ 규칙 기반 ㅇ 정의: 사람이 이해할 수 있는 규칙을 기반으로 AI 모델의 예측 결과를 설명하는 방법. ㅇ 특징: – 직관적으로 이해 가능하며, 트리 구조를 통해 시각적으로 표현 가능. – 복잡한 모델을 단순화하여 설명력을 높임. – 데이터 분할 기준에 따라 결과가 달라질 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 모델의 해석 가능성이 중요한 경우. – 비전문가에게

ㅁ 규칙 기반 ㅇ 정의: 규칙 기반은 데이터에서 명시적인 규칙을 추출하여 모델의 예측 과정을 설명하는 방법론이다. ㅇ 특징: – 명확하고 직관적인 규칙을 제공하여 이해하기 쉽다. – 데이터의 복잡성이 낮을수록 효과적이다. – 대규모 데이터셋에서는 규칙 추출이 어려울 수 있다. ㅇ 적합한 경우: – 예측 결과에 대한 명확한 설명이 요구되는 경우 – 규제 산업에서 투명성이 중요한 경우

ㅁ 규칙 기반 ㅇ 정의: 규칙 기반 XAI는 명시적인 규칙을 사용하여 모델의 작동 방식을 설명하는 접근 방식입니다. 이 규칙은 사람이 이해할 수 있는 형태로 제공되며, 모델의 결과를 해석하는 데 도움을 줍니다. ㅇ 특징: – 명시적이고 직관적인 설명 가능. – 규칙이 복잡해질수록 이해가 어려워질 수 있음. – 특정 모델에 종속되지 않고 다양한 모델에 적용 가능. ㅇ

ㅁ 시각화 기반 ㅇ 정의: 시각화 기반 XAI는 머신러닝 모델의 동작을 설명하기 위해 데이터를 시각적으로 표현하여 인간이 이해할 수 있도록 돕는 접근법을 의미한다. ㅇ 특징: – 그래프, 차트, 히트맵 등의 시각적 도구를 활용하여 모델의 의사결정 과정을 설명. – 직관적인 이해를 제공하며, 비전문가도 쉽게 접근 가능. – 대규모 데이터셋에서도 효율적으로 사용 가능. ㅇ 적합한 경우: –

ㅁ 시각화 기반 ㅇ 정의: XAI(설명 가능한 인공지능)에서 모델의 예측 결과를 이해하기 위해 데이터를 시각적으로 표현하는 방법론. ㅇ 특징: 복잡한 모델의 내부 작동을 시각적으로 표현하여, 비전문가도 이해할 수 있도록 돕는다. 주로 피처의 중요도, 상호작용, 영향 등을 파악하는 데 사용된다. ㅇ 적합한 경우: 모델의 예측 결과를 해석하거나, 피처의 상대적 중요도를 시각적으로 분석해야 하는 경우. ㅇ 시험

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

ㅁ 시각화 기반 ㅇ 정의: 시각화 기반 XAI는 인공지능 모델의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 기술을 의미한다. 주로 그래프, 히트맵, 차트 등을 활용하여 모델의 의사결정을 설명한다. ㅇ 특징: – 직관적인 이해를 제공하며, 비전문가도 쉽게 접근 가능함. – 데이터의 특정 패턴이나 모델의 편향성을 발견하는 데 유용함. – 시각화의 품질과 정확성에 따라 해석의 신뢰도가