AI, 왜 그런 예측을 했을까? XAI로 답을 찾다!

XAI는 AI 모델의 예측 결과를 설명하는 방법론으로, 모델의 입력과 출력 간 상관관계를 분석한다. 구체적으로, 입력 변수의 기여도를 측정하여 모델의 의사 결정 과정을 이해할 수 있도록 돕는다. 따라서, 모델의 신뢰성을 높이고, 문제 해결에 대한 통찰력을 제공한다.

SHAP은 Shapley Value를 활용하여 각 입력 변수의 기여도를 계산한다. 따라서, 모델의 예측에 미치는 각 변수의 영향력을 정량적으로 파악할 수 있다. 반면, 계산 복잡도가 높고, 모델의 특정 입력 데이터에 대한 설명에 국한될 수 있다는 단점이 존재한다.

XAI는 모델의 성능 개선과 사용자 경험 향상에 기여한다. 구체적으로, 모델의 오류 분석을 통해 개선점을 찾고, 전문가의 도메인 지식을 활용하여 모델을 검증한다. 따라서, AI 시스템의 투명성을 확보하고, 신뢰도를 높이는 데 활용된다.