Data Science
2021. 12. 17.
설명 가능한 인공지능(Explainable AI)이란?
📌Explainable AI의 정의 어떤 알고리즘이 의사결정을 내리는 과정을 설명하기 위한 방법 📌Explainable AI의 필요성 좋은 성능이 어떠한 이유로 의사결정을 내리는지 알기 어렵다. 복잡한 모델일수록 설명하기 어렵지만 정확도가 올라가는 경향이 있다. 그렇기 때문에, 간단한 모델의 성능을 높이거나 복잡한 모델을 설명하는 방법이 필요하게 된다. 📌간단한 예시 Linear Regression, Decision tree 는 설명이 가능한 머신러닝 알고리즘 종류 중 하나 Linear Regression 집값 = 0.5*평수-0.3*역과의 거리 평수가 1증가하면 집값은 0.5증가한다. 역과의 거리가 1증가하면 집값은 0.3감소한다 50평이고 역과의 거리가 10인 집의 값은 7이다. Decision tr..
