머신러닝과 딥러닝 알고리즘들은 종종 그들의 예측 결정 과정이 외부에서는 파악하기 어려워 블랙박스라고 불립니다. 이로 인해 사용자나 연구자들은 어떻게 이런 알고리즘이 특정 결정에 도달했는지를 이해하기 어려울 수 있습니다. 이는 의료, 금융 및 법적 판단과 같은 민감한 분야에서의 사용이 어렵게 만들기도 합니다. 그러나 최근 Explainable Artificial Intelligence(XAI)라는 기술이 이런 문제에 대한 해결책을 제시하게 되었습니다. XAI는 인공지능의 결정 과정을 사람이 이해할 수 있는 형태로 설명해주는 기술을 말합니다. 이는 머신러닝 모델이 어떻게 그리고 왜 특정한 예측을 하는지의 설명을 제공함으로써, 투명성을 증가시키고…….
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