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💡 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..

🔍 설명 가능한 이상치 탐지란? (What is Explainable Anomaly Detection?)설명 가능한 이상치 탐지(Explainable Anomaly Detection)는 이상 탐지 결과가 왜 특정 데이터를 이상으로 판단했는지 그 근거를 해석하고 설명하는 기술이다. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 정확도는 높아졌으나, 블랙박스(Black-box) 특성으로 인해 결과의 이유를 이해하기 어려운 딥러닝 모델의 한계를 극복하기 위해 등장한 분야이다.📚 설명 가능한 이상치 탐지의 핵심 기술 (Key Techniques for Explainable Anomaly Detection)XAI (Explainable AI)XAI는 인공지능 모델의 결과를 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 사용자는..

의료 분야에서 머신러닝 (Machine Learning) 기술의 활용이 증가함에 따라, 모델의 예측 결과에 대한 이해 가능성, 즉 설명 가능한 머신러닝 (Interpretable Machine Learning, IML)의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 환자의 생명을 다루는 의료 분야에서는 모델의 예측이 어떻게 도출되었는지 이해하는 것이 매우 중요하기 때문이다. 이 글에서는 IML의 개념, 중요성, 그리고 의료 분야에서의 실제 활용 사례를 살펴보고, 관련 기술들을 소개한다.⚕️ 설명 가능한 머신러닝 (Interpretable Machine Learning)이란?설명 가능한 머신러닝 (IML)은 머신러닝 모델의 예측 결과와 그 과정을 이해하고 해석할 수 있도록 돕는 기술과 방법을 의미한다. 이는 모델이 왜 ..

💡 설명 가능한 인공지능 (Explainable AI, XAI)이란 무엇인가요?설명 가능한 인공지능 (XAI)은 머신러닝 모델의 의사 결정 과정을 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술입니다. 딥러닝과 같은 복잡한 모델은 높은 정확도를 보이지만, 왜 특정 예측을 하는지에 대한 설명을 제공하기 어렵습니다. XAI는 이러한 블랙박스 모델의 투명성을 높여 신뢰성을 확보하고, 모델의 오류를 파악하며, 편향을 줄이는 데 도움을 줍니다.🏥 중요 분야에서의 XAI 적용XAI는 특히 인간의 생명과 안전에 직결되는 분야에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 의료, 금융, 자율주행 등에서 XAI는 모델의 예측에 대한 근거를 제공하여 의사 결정 과정을 돕고, 오해를 방지하며, 규제 요구 사항을 충족하는 데 기여합니다.1..

머신러닝 모델은 복잡성이 증가함에 따라 예측 성능은 향상되었지만, 모델의 내부 작동 방식을 이해하기 어려워지는 문제가 발생했다. 이러한 '블랙 박스' 모델의 예측 과정을 이해하기 위한 다양한 시도들이 이루어졌으며, 그중 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)은 모델의 예측 결과를 해석하는 데 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 💡 LIME의 기본 개념LIME은 '지역적으로 해석 가능한 모델 독립적인 설명'이라는 의미를 가진다. 이는 특정 데이터 포인트에 대한 모델의 예측을 해당 데이터 포인트 주변의 지역적인 (local) 영역에서 단순한 모델 (예: 선형 모델)을 사용하여 설명하는 방식이다. 여기서 '모델 독립적 (model-agnostic)'이..