Interpretable Machine Learning

모델 해석, 기계 학습, 인공지능, 설명 가능성, 데이터 과학, 알고리즘, 예측 모델, 투명성, 신뢰성, 윤리적 AI, 사용자 이해, 피쳐 중요성, 시각화, 설명 기법, 샤플리 값, LIME, 모델 평가, 결정 트리, 신경망, 해석 방법, 사례 연구, 머신러닝, 통

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"Interpretable Machine Learning"은 복잡한 기계 학습 모델을 이해하고 설명하는 방법에 대한 포괄적인 안내서입니다. 이 책은 모델 해석의 중요성과 투명성, 신뢰성을 강조하며, 윤리적 AI 구현을 위한 다양한 설명 기법을 소개합니다. 샤플리 값, LIME, 피쳐 중요성 분석 등 다양한 해석 방법을 다루며, 결정 트리와 신경망을 포함한 여러 알고리즘의 예측 모델을 평가합니다. 데이터 과학자와 AI 연구자들이 사용자 이해를 높이고, 모델의 투명성을 확보하는 데 필요한 시각화 기법과 사례 연구도 포함되어 있습니다.

목차

"- 기계 학습의 개요와 중요성
- 해석 가능성과 인공지능의 미래
- 데이터 과학에서의 설명 가능성
- 알고리즘의 투명성 확보하기
- 예측 모델의 신뢰성을 높이는 방법
- 윤리적 AI의 필요성과 원칙
- 사용자 이해를 위한 모델 해석
- 피쳐 중요성의 정의와 활용
- 시각화를 통한 데이터 이해 증진
- 설명 기법의 종류와 적용 사례
- 샤플리 값의 원리와 활용
- LIME 기법의 기본 개념
- 모델 평가의 기준과 방법
- 결정 트리의 해석과 시각화
- 신경망 모델의 투명성 확보하기
- 해석 방법의 발전과 동향
- 사례 연구를 통한 실전 적용
- 기계 학습 모델의 해석 도전 과제
- 설명 가능성의 경제적 가치
- 데이터 준비와 모델 해석의 관계
- AI 모델의 결정 과정 이해하기
- 피쳐 엔지니어링과 해석 가능성
- 모델 해석의 법적 및 윤리적 측면
- 머신러닝에서의 불확실성 관리
- 해석 가능성을 위한 모범 사례
- 기계 학습의 차별성과 해석 가능성
- 사용자 중심의 AI 설계 원칙
- 복잡한 모델의 단순화 전략
- 해석 가능한 AI의 사회적 영향
- 데이터 시각화를 통한 의사 결정 지원
- 예측 모델의 성능과 해석의 균형
- 다양한 분야에서의 해석 가능성 적용
- AI 모델의 설명을 위한 언어
- 해석 가능성과 데이터 프라이버시
- 비즈니스에서의 AI 해석 가능성의 가치
- 기계 학습 모델의 예측 적합성
- 해석 가능한 AI의 글로벌 동향
- 사용자 피드백을 통한 모델 개선
- 해석 가능성을 위한 교육 및 훈련
- AI 시스템의 책임성과 투명성
- 다양한 해석 기법 비교 분석
- 실시간 해석 가능한 AI 시스템
- 해석 가능성 평가를 위한 프레임워크
- 모델 해석의 기술적 도전과 해결책
- 데이터 사이언스와 해석 가능성의 결합
- 기업에서의 AI 모델 해석 전략
- AI의 사회적 책임과 투명성
- 모델 해석의 향후 방향성
- 해석 가능성이 중요한 산업 분야
- 기계 학습의 해석 가능성 향상을 위한 연구
- AI 시스템의 지속 가능성과 해석 가능성
- 기술과 윤리의 접점에서의 AI 해석
- 다양한 이해관계자의 관점에서 본 해석 가능성
- 해석 가능성을 위한 커뮤니케이션 기법
- 기계 학습에서의 인간 중심 설계
- 해석 가능한 AI의 발전 방향
- 사회적 신뢰를 구축하는 AI 모델 해석
- 해석 가능성이 혁신을 이끄는 방법"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.