(자료 정리) 설명가능한 인공지능 알고리즘

설명 가능한 인공지능 알고리즘은 대표적으로 아래와 같이 분류 가능하다. AI(XAI, Explainable Artificial Intelligence) : 인공지능이 의사결정한 결과와 출력을 인간인 사용자가 이해하고 이를 신뢰할 수 있도록 해주는 일련의 프로세스와 방법론 1) 부분 의존 구성(Partial Dependence Plots, PDP) 2) 개별 조건 예측(Individual Conditional Expectations, ICE) 3) 민감도 분석(Sensitivity Analysis, SA) 4) 계층별 관련도 전파법(Layer-wise Relevance Propagation, LRP) 5) 일부 해석 모델(Local Interpretable Model-agnostic Explantion, LIME) 6) 첨가 요인 민감도(Sharply Additive Explanations, SHAP) 1) PDP 이론적인 아이디어는 확률론적으로 관심 대상이 아닌 변수들의 분포에 대해...

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