늦깎이 공대생의 인공지능 연구실

기계학습 모델을 해석함에 있어 주어진 모델을 사람이 어떻게 해석할 수 있는지에 대해서는 명료하게 정하기에는 매우 많은 변수가 존재합니다. 무엇을 기준으로 하는지에 따라서 주어진 모델을 해석할 수 있는지의 여부 또한 달라지기 때문입니다. 1. 사전해석법(Intrinsic) 혹은 사후해석법(post hoc) 모델의 종류에 따라 변수를 줄임으로서 복잡도(complexity)를 제한하는 방식의 사전해석법(intrinsic)과 학습이 끝난 모델을 분석하는 사후해석법(post hoc) 방식이 있습니다. 선형 회귀(Linear Regression)처럼 직관으로 예측이 어느 정도 가능하다고 판단된다면 사전해석법(intrinsic)으로 모델을 가늠해볼 수 있습니다. 반면에 모델이 추상적인 면이 강한 인공신경망(neura..

Hypothesis set(가설 집합)이란, 탐색중인 Hypothesis space(가설 공간)을 나타내기 위한 집합으로서 모델 선택 및 구성의 선택을 탐색할 수 있는 출력에 입력을 사상(mapping)하기 위한 가능한 hypothesis(가설)의 space(공간)을 의미합니다. Hypothesis space(가설 공간)은 어떤 문제를 해결하는데 필요한 가능성이 있는 hypothesis 후보군의 집합을 의미하며 여기서 hypothesis set이 이에 해당한다고 할 수 있겠습니다. 아래의 그림을 통하여 자세히 설명해 드리도록 하겠습니다. 알 수 없는 목표 함수(Unknown target function)이 다음과 같이 주어지고 이들의 각 매칭들이 Training 예제들로 주어졌을 때 우리는 이를 딥러닝과..