사회이슈
설명 가능한 AI (Explainable AI): 머신러닝 블랙박스를 해부하다 인공지능의 블랙박스 문제 인공지능(AI) 기술이 우리 생활 깊숙이 자리 잡으며, 많은 의사결정 과정에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 금융, 의료, 법률 등 다양한 분야에서 이뤄지는 파급력 있는 결정들이 AI에 의해 이뤄지고 있는데요, 이러한 과정에서 AI의 ‘블랙박스’ 문제가 크게 대두되고 있습니다. 블랙박스 문제란 말 그대로 AI가 어떠한 결정을 내리거나…
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머신러닝의 ‘블랙박스’ 문제를 해결하는 XAI의 등장 머신러닝과 인공지능(AI) 기술은 현대 사회의 다양한 분야에서 기적 같은 변화를 이끌어 내고 있습니다. 의료 진단에서부터 주식 시장 예측, 그리고 자율 주행 자동차에 이르기까지 인공지능은 인간의 판단을 보조하고 때로는 대체하기도 합니다. 그런데 이러한 기술의 발전에도 불구하고 인공지능이 어떻게 결론에 도달했는지를 설명하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아 있었습니다. 이 문제는 일반적으로…
설명 가능한 AI (Explainable AI): 머신 러닝의 블랙박스를 해제하다 머신 러닝과 인공지능이 우리의 삶 속으로 깊숙이 파고들면서, 이 기술들이 하는 결정이나 예측의 기반이 되는 메커니즘이 점점 더 중요해지고 있습니다. 그러나 많은 머신 러닝 모델, 특히 딥러닝 모델들은 ‘블랙박스’와 같아서, 그들이 어떻게 그런 결정을 내렸는지 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 상황에서 등장한 것이 바로 ‘설명 가능한…
Read More “[설명 가능한 AI (Explainable AI] 머신 러닝의 블랙박스를 해제하는 방법: 설명 가능한 AI 기술 소개” »
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…
AI 기술이 발달함에 따라 기계가 내린 결정에 대한 설명이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 설명 가능한 AI(XAI)에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 설명 가능한 AI란 무엇인가요? 설명 가능한 AI는 인공지능이 내린 결정이나 예측의 근거를 이해하기 쉬운 형태로 제공합니다. 즉, AI의 작동 원리와 그 과정에서 도출된 결정을 사람이 이해할 수 있게 만드는…
Read More “[설명 가능한 AI (Explainable AI] AI의 블랙박스를 열다: 설명 가능한 AI 기술의 혁신적인 발전” »
XAI의 미래와 혁신 인공지능(AI)은 이미 우리 생활의 다양한 영역에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 소셜 미디어 추천부터 의료 진단, 금융 결정 시스템에 이르기까지 많은 인공지능 시스템이 사용되고 있죠. 하지만 이러한 시스템들이 ‘왜’와 ‘어떻게’ 그런 결정을 내렸는지 이해하는 것은 종종 어렵습니다. 여기서 XAI, 즉 설명 가능한 인공지능(Explainable Artificial Intelligence)가 진입하게 되는데요, 이 기술은 인공지능 시스템의 의사결정 과정을…
AI의 블랙박스를 열어보자: 설명 가능한 AI 기술과 그 중요성 인공지능(AI)이라는 거대한 기술 혁신의 물결 속에서 우리는 매일매일 더욱 정교하고 똑똑한 시스템들과 대면하고 있습니다. 추천 시스템, 자율주행차, 질병 진단, 심지어 재판 결과 예측에 이르기까지 AI의 손길이 닿지 않는 곳이 없어 보입니다. 그러나 이러한 기술의 발전과 더불어 한 가지 중요한 문제가 대두되고 있습니다. 바로 ‘블랙박스’ 문제인데요, 이는…
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블로그 게시물 내용: 인공지능(AI)은 우리 삶의 여러 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 의료 진단에서부터 주가 예측, 그리고 개인 맞춤형 추천 시스템에 이르기까지 AI는 사용자에게 최적의 서비스와 정보를 제공하기 위해 끊임없이 활동하고 있죠. 그런데 이렇게 다양한 분야에서 일하는 인공지능을 공통적으로 특징짓는 요소가 있습니다. 바로 ‘블랙박스’라 부르는 그 미스터리한 영역이죠. ‘블랙박스 AI’는 내부 작동 방식이 불분명하거나 해석하기…
설명 가능한 AI (Explainable AI): 뇌 과학에서 얻은 인사이트로 발전하는 AI 기술 인공지능(AI)은 이제 우리 생활 곳곳에 스며들어 거의 모든 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 AI의 심오한 학습 과정과 그 결정 메커니즘은 종종 ‘블랙박스’처럼 불투명합니다. AI가 내린 결정이 왜 옳은지 혹은 잘못된지 이해할 수 없을 때, 그것이 가져올 수 있는 부정확성이나 편향의 문제는 사용자나 개발자…
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머신러닝 모델의 결정 과정을 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이른바 설명 가능한 인공 지능(XAI) 기술은 복잡한 모델의 작동 원리를 해석하고 설명하는 방법을 제공합니다. 여기에 선별된 5가지 주요 XAI 기술의 내용을 자세히 소개하겠습니다. LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) LIME 은 모델에 상관없이 사용할 수 있는 지역 해석 방법입니다. 이 방법은 단일 예측에 대한 해석을 제공함으로써 복잡한 모델을…