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딥러닝: 설명 가능한 딥러닝 기술

💡 딥러닝 모델의 '블랙 박스' 문제와 설명 가능성딥러닝(Deep Learning)은 인공지능 분야에서 매우 강력한 도구로 자리 잡았지만, 종종 '블랙 박스(Black Box)' 모델이라는 비판을 받는다. 즉, 모델이 왜 특정 예측을 하는지, 어떤 특징(feature)들이 중요한 역할을 하는지 이해하기 어렵다는 것이다. 이는 딥러닝 모델의 신뢰성을 저하시키고, 오용의 위험을 높이며, 모델 개선을 어렵게 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위해 '설명 가능한 인공지능(Explainable Artificial Intelligence, XAI)' 기술이 등장했다. XAI는 딥러닝 모델의 예측 과정을 이해하고, 그 결과를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 기술을 의미한다.🧐 왜 설명 가능한 딥러닝이 중요..
딥러닝 2025. 3. 29. 16:36
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