본문 바로가기

추천 검색어

실시간 인기 검색어

alibi, lime, shap, ELI5, InterpretML을 활용한 XAI

자유아카데미

2024년 02월 10일 출간

종이책 : 2024년 01월 15일 출간

(개의 리뷰)
( 0% 의 구매자)
eBook 상품 정보
파일 정보 pdf (21.73MB)
ISBN 9791158085841
듣기(TTS) 가능
TTS 란?
텍스트를 음성으로 읽어주는 기술입니다.
  • 전자책의 편집 상태에 따라 본문의 흐름과 다르게 텍스트를​ 읽을 수 있습니다.
  • 전자책 화면에 표기된 주석 등을 모두 읽어 줍니다.
  • 이미지 형태로 제작된 전자책 (예 : ZIP 파일)은 TTS 기능을 지원하지 않습니다.
  • '교보 ebook' 앱을 최신 버전으로 설치해야 이용 가능합니다. (Android v3.0.26, iOS v3.0.09,PC v1.2 버전 이상)
소득공제
소장
정가 : 35,000원

쿠폰적용가 31,500

10% 할인 | 5%P 적립

이 상품은 배송되지 않는 디지털 상품이며,
교보eBook앱이나 웹뷰어에서 바로 이용가능합니다.

카드&결제 혜택

  • 5만원 이상 구매 시 추가 2,000P
  • 3만원 이상 구매 시, 등급별 2~4% 추가 최대 416P
  • 리뷰 작성 시, e교환권 추가 최대 300원

작품소개

이 상품이 속한 분야

앙상블러닝이나 딥러닝은 예측의 정밀도 측면에서 전통적인 통계적 예측 방법론을 앞서고 있다고 해도 과언은 아니다. 이러한 예측 정밀도에도 불구하고 AI를 알지 못하는 end-user에게 이들 모형의 예측이 ‘왜?’‘어떻게?’를 설명하지 못하면, 정밀도만 높을 뿐 모형의 예측 결과가 산업현장의 의사결정에 거의 도움을 주지 못하게 된다.
XAI는 AI 모형과 end-user 간의 이러한 괴리를 메꿀 뿐만 아니라 AI 모형을 투명하고(transparency) 신뢰할만하게(trustworth) 만드는 도구이자 모형이다. 특히, XAI는 AI에 대한 전문지식이 없는 산업현장과 연구 분야에 있는 end-user도 AI 모형의 예측 결과를 쉽게 이해하고 진단할 수 있도록 한다.
이 책에서는 AI 모형을 적합시키고 예측했을 때, “이 예측모형에서 어떤 특성 변수가 얼마나 중요하지? 특정 표본의 예측 결과에 대한 각 특성 변수의 기여도는? text 데이터 또는 image 데이터인 경우, 어떤 단어(또는 단어모임) 또는 이미지의 어떤 부분이 예측 결과에 중요한 기여를 하지? 각 특성 변수값이 변화할 때 예측값은 어떤 방향으로 얼마만큼 변화하지? 특성 변수 간의 교호작용이 예측에 미치는 영향은? 특정 클래스에 소속되기 위해서 결정적인 역할을 하는 특성 변수값은? 텍스트는? 이미지는? 원래 클래스에서 다른 클래스 또는 목표 클래스로 변경하기 위해서는 어떤 특성 변수를 얼마만큼 변경해야 하지? 이미지의 어떤 부분을 어떻게 변화시키면 되지?”등의 여러 질문에 대한 답변을 통해, XAI의 역할과 기능을 체계적으로 정리하고 다양한 예제를 실습하도록 하여 XAI를 실제 문제에 응용할 수 있도록 하였다.
XAI의 또 다른 중요한 기능은 end-user의 언어로 AI 모형을 설명하는 데 있다. 이러한 설명은 AI에 대한 지식이 없더라도 모형의 구조를 이해하게 할 뿐만 아니라, 모형의 bias와 fairness를 점검하여 AI 모형의 특이현상 여부를 end-user의 관점에서 판별할 수 있도록 한다. 아무리 정밀도가 높더라도 bias가 있거나 fairness가 결여된 AI 모형은 실제 문제에 적용할 수 없으므로 적용 가능한 AI 모형인지에 대한 AI 모형의 신뢰도 점검은 필수적이다.
XAI를 효과적으로 처리할 수 있도록 ELI5, shap, lime, alibi, InterpretML 등의 라이브러리의 사용법을 자세하게 설명하였으며 실습에 필요한 코드와 데이터는 자유아카데미 홈페이지 자료실(www.freeaca.com)에서 download할 수 있도록 하였다. 각 라이브러리의 사용법을 자세하게 수록하였지만, 라이브러리별로 자료의 사전정리 과정이 매우 다르고 경우에 따라서는 매우 복잡하여 쉽게 익숙해지지 않을 것이다. XAI에 익숙해지는 가장 좋은 방법 중 하나는 이 책에서 제공한 각 XAI의 방법론에 대한 직관적인 설명을 먼저 이해하고 제공된 코드를 seed code로 하여 필요할 때마다 수정하여 사용하는 방법이다. 오자와 탈자가 없도록 반복하여 확인하였지만 발견되면 저자에게 알려주길 바란다.
끝으로 이 책의 개념도를 그려주고 교정을 도와준 박진세군의 노고에 감사를 전하며, 항상 응원하고 격려해 주는 사랑하는 가족들에게도 감사의 마음을 전한다.
1장 XAI(Explainable AI)

1부 Global Explainers
2장 ELI5(Explainable Like I’m 5)
3장 Global Explainer의 종류와 작동원리
3.1 PD(Partial Dependence)
3.2 PV(Partial Dependence Variance)
3.3 ALE(Accumulated Local Effect)
3.4 PI(Permutation Importance)
4장 PD, PV, ALE, 그리고 PI의 적용과 응용
4.1 Partial Dependence(PD)
4.2 Partial Dependence Variance(PV)
4.3 ALE
4.4 Permutation Importance(PI)

2부 Local Explainers
5장 LIME
5.1 데이터에 따른 LIME의 적용
5.2 SP-LIME
5.3 LIME의 적용과 응용
6장 Anchors
6.1 Anchors의 결정
6.2 Anchors의 적용과 응용
7장 IG(Integrated Gradients)
7.1 IG의 생성원리
7.2 Integrated Gradients의 적용
8장 SE(Similarity Explanations)
8.1 GS(gradient similarity)
8.2 GS의 적용과 응용

3부 Shapley Additive Explainers
9장 Shapley values
9.1 Shapley value의 기본개념
9.2 머신러닝에서의 Shapley value
9.3 Kernel SHAP
9.5 Deep SHAP
9.6 SHAP interaction values
10장 SHAP의 적용과 해석
10.1 KernelExplainer
10.2 shap.Explainer
10.3 TreeExplainer
10.4 DeepExplainer
10.5 Text 자료에 대한 SHAP value
11장 Decision plot

4부 CounterFactual Explainers
12장 CEM(Contrastive explanation method)
12.1 CEM PP와 PN
12.2 CEM의 적용
13장 CFI(Counterfactual Instances)
13.1 CFI의 적용과 응용
14장 CFP(Counterfactual Guided by Prototypes)
14.1 CFP의 이론적 배경
14.2 k-d tree와 신뢰점수
14.3 CFP의 적용과 응용
15장 CFRL(Counterfactual with Reinforcement Learning)
15.1 CFRL의 작동원리
15.2 ALIBI에서 CFRL의 적용
15.3 CFRL의 적용과 응용

5부 ALIBI와 EBM
16장 ALIBI explainer들의 비교와 응용
17장 EBM(Explainable Boosting Machines)
17.1 EBM 모형의 이해
17.2 EBM의 적용과 응용

참고문헌
찾아보기

작가정보

저자(글) 박유성 저자

이 상품의 총서

Klover리뷰 (0)

Klover리뷰 안내
Klover(Kyobo-lover)는 교보를 애용해 주시는 고객님들이 남겨주신 평점과 감상을 바탕으로, 다양한 정보를 전달하는 교보문고의 리뷰 서비스입니다.
1. 리워드 안내
구매 후 90일 이내에 평점 작성 시 e교환권 100원을 적립해 드립니다.
  • - e교환권은 적립일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
  • - 리워드는 1,000원 이상 eBook, 오디오북, 동영상에 한해 다운로드 완료 후 리뷰 작성 시 익일 제공됩니다.
  • - 리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
  • - sam 이용권 구매 상품 / 선물받은 eBook은 리워드 대상에서 제외됩니다.
2. 운영 원칙 안내
Klover리뷰를 통한 리뷰를 작성해 주셔서 감사합니다. 자유로운 의사 표현의 공간인 만큼 타인에 대한 배려를 부탁합니다. 일부 타인의 권리를 침해하거나 불편을 끼치는 것을 방지하기 위해 아래에 해당하는 Klover 리뷰는 별도의 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
  • 도서나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 리뷰
  • 도서와 무관한 내용의 리뷰
  • 인신공격이나 욕설, 비속어, 혐오 발언이 개재된 리뷰
  • 의성어나 의태어 등 내용의 의미가 없는 리뷰

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 100원 적립

문장수집

문장수집 안내
문장수집은 고객님들이 직접 선정한 책의 좋은 문장을 보여 주는 교보문고의 새로운 서비스 입니다. 교보eBook 앱에서 도서 열람 후 문장 하이라이트 하시면 직접 타이핑 하실 필요 없이 보다 편하게 남길 수 있습니다. 마음을 두드린 문장들을 기록하고 좋은 글귀들은 ‘좋아요’ 하여 모아보세요. 도서 문장과 무관한 내용 등록 시 별도 통보없이 삭제될 수 있습니다.
리워드 안내
  • 구매 후 90일 이내에 문장 수집 등록 시 e교환권 100원을 적립해 드립니다.
  • e교환권은 적립일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
  • 리워드는 1,000원 이상 eBook에 한해 다운로드 완료 후 문장수집 등록 시 제공됩니다.
  • 리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
  • sam 이용권 구매 상품/오디오북·동영상 상품/주문취소/환불 시 리워드 대상에서 제외됩니다.

구매 후 문장수집 작성 시, e교환권 100원 적립

    교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!

    신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.

    바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
    지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!

    교보e캐시 1,000원
    TOP
    신간 알림 안내
    alibi, lime, shap, ELI5, InterpretML을 활용한 XAI 웹툰 신간 알림이 신청되었습니다.
    신간 알림 안내
    alibi, lime, shap, ELI5, InterpretML을 활용한 XAI 웹툰 신간 알림이 취소되었습니다.
    리뷰작성
    • 구매 후 90일 이내 작성 시, e교환권 100원 (최초1회)
    • 리워드 제외 상품 : 마이 > 라이브러리 > Klover리뷰 > 리워드 안내 참고
    감성 태그

    가장 와 닿는 하나의 키워드를 선택해주세요.

    사진 첨부(선택) 0 / 5

    총 5MB 이하로 jpg,jpeg,png 파일만 업로드 가능합니다.

    신고/차단

    신고 사유를 선택해주세요.
    신고 내용은 이용약관 및 정책에 의해 처리됩니다.

    허위 신고일 경우, 신고자의 서비스 활동이 제한될 수
    있으니 유의하시어 신중하게 신고해주세요.


    이 글을 작성한 작성자의 모든 글은 블라인드 처리 됩니다.

    문장수집 작성

    구매 후 90일 이내 작성 시, e교환권 100원 적립

    eBook 문장수집은 웹에서 직접 타이핑 가능하나, 모바일 앱에서 도서를 열람하여 문장을 드래그하시면 직접 타이핑 하실 필요 없이 보다 편하게 남길 수 있습니다.

    P.
    alibi, lime, shap, ELI5, InterpretML을 활용한 XAI
    저자 모두보기
    저자(글)
    낭독자 모두보기
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 이용권입니다.
    차감하실 sam이용권을 선택하세요.
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 이용권입니다.
    차감하실 sam이용권을 선택하세요.
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 프리미엄 이용권입니다.
    선물하실 sam이용권을 선택하세요.
    결제완료
    e캐시 원 결제 계속 하시겠습니까?
    교보 e캐시 간편 결제
    sam 열람권 선물하기
    • 보유 권수 / 선물할 권수
      0권 / 1
    • 받는사람 이름
      받는사람 휴대전화
    • 구매한 이용권의 대한 잔여권수를 선물할 수 있습니다.
    • 열람권은 1인당 1권씩 선물 가능합니다.
    • 선물한 열람권이 ‘미등록’ 상태일 경우에만 ‘열람권 선물내역’화면에서 선물취소 가능합니다.
    • 선물한 열람권의 등록유효기간은 14일 입니다.
      (상대방이 기한내에 등록하지 않을 경우 소멸됩니다.)
    • 무제한 이용권일 경우 열람권 선물이 불가합니다.
    이 상품의 총서 전체보기
    네이버 책을 통해서 교보eBook 첫 구매 시
    교보e캐시 지급해 드립니다.
    교보e캐시 1,000원
    • 첫 구매 후 3일 이내 다운로드 시 익일 자동 지급
    • 한 ID당 최초 1회 지급 / sam 이용권 제외
    • 네이버 책을 통해 교보eBook 구매 이력이 없는 회원 대상
    • 교보e캐시 1,000원 지급 (유효기간 지급일로부터 7일)
    구글북액션을 통해서 교보eBook
    첫 구매 시 교보e캐시 지급해 드립니다.
    교보e캐시 1,000원
    • 첫 구매 후 3일 이내 다운로드 시 익일 자동 지급
    • 한 ID당 최초 1회 지급 / sam 이용권 제외
    • 구글북액션을 통해 교보eBook 구매 이력이 없는 회원 대상
    • 교보e캐시 1,000원 지급 (유효기간 지급일로부터 7일)