XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 상세페이지
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- 2022.05.20 전자책 출간
- 2020.03.27 종이책 출간
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파일 정보
- 340 쪽
- 18.4MB
지원 환경
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- PAPER
ISBN
9791158393267
ECN
-
XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다
작품 정보
XAI(eXplainable Artificial Intelligence)는 인공지능의 판단 이유를 설명하는 연구 분야로, 인공지능 기술이 확대되면서 그 필요성이 함께 증가하고 있습니다. 이것은 알고리즘의 설계자조차 인공지능의 판단 이유를 설명하지 못하는 '블랙박스' 인공지능과 반대되는 개념입니다. XAI는 인공지능의 불확실한 의사 결정 과정을 해소해 인공지능에 대한 신뢰성을 높여줍니다.
이 책에는 전통적인 머신러닝 기법에 적용할 수 있는 XAI 기법부터 최신 딥러닝 모델에 사용할 수 있는 XAI 기법까지 수록돼 있습니다. XAI는 인공지능의 의사결정 이유를 추정하는 기술이기 때문에 이론뿐만 아니라 기법 적용 과정 또한 중요합니다. 따라서 이 책에는 기존 XAI 서적에서 다루지 않았던 예제 코드를 함께 수록했습니다. 먼저 이론을 학습하고 해당 이론에 대응하는 코드를 따라 하면서 별도의 설치 과정 없이도 XAI 해석 결과를 직접 확인할 수 있습니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 피처 중요도
- 부분 의존성 플롯
- XGBoost 모델 구축
- LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- SHAP(SHapley Additive exPlanations)
- 필터 시각화
- 합성곱 신경망(CNN) 구축
- LRP(Layer-wise Relevance Propagation)
- 실전 분석 1: 신용 대출 분석 모델 구축하고 설명하기
- 실전 분석 2: 사진 감정 분석 모델 구축하고 설명하기
이 책에는 전통적인 머신러닝 기법에 적용할 수 있는 XAI 기법부터 최신 딥러닝 모델에 사용할 수 있는 XAI 기법까지 수록돼 있습니다. XAI는 인공지능의 의사결정 이유를 추정하는 기술이기 때문에 이론뿐만 아니라 기법 적용 과정 또한 중요합니다. 따라서 이 책에는 기존 XAI 서적에서 다루지 않았던 예제 코드를 함께 수록했습니다. 먼저 이론을 학습하고 해당 이론에 대응하는 코드를 따라 하면서 별도의 설치 과정 없이도 XAI 해석 결과를 직접 확인할 수 있습니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 피처 중요도
- 부분 의존성 플롯
- XGBoost 모델 구축
- LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- SHAP(SHapley Additive exPlanations)
- 필터 시각화
- 합성곱 신경망(CNN) 구축
- LRP(Layer-wise Relevance Propagation)
- 실전 분석 1: 신용 대출 분석 모델 구축하고 설명하기
- 실전 분석 2: 사진 감정 분석 모델 구축하고 설명하기
작가 소개
안재현
(前) 넥슨코리아 인텔리전스랩스 데이터 과학자
(前) 버즈니 데이터 과학자
정보통신산업진흥원 소프트웨어 마에스트로 5기
서강대학교 데이터마이닝 연구실 졸업
서강대학교 컴퓨터공학과 졸업
(前) 넥슨코리아 인텔리전스랩스 데이터 과학자
(前) 버즈니 데이터 과학자
정보통신산업진흥원 소프트웨어 마에스트로 5기
서강대학교 데이터마이닝 연구실 졸업
서강대학교 컴퓨터공학과 졸업
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