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늦깎이 공대생의 인공지능 연구실
[해석할 수 있는 기계학습(2-4)] 설명의 특징
기계학습 모델에 대해 설명을 하기 위해서, 설명을 생성하는 알고리즘을 설명하는 방법이 필요합니다. 하나의 설명은 대개 하나의 인스턴스의 특성값을 사람이 이해할수 있는 방법으로 특성값의 모델 예측과 연관시키는 것입니다. 다른 유형의 설명은 하나의 데이터 인스턴스의 세트로 구성되어 있습니다(k-nearst neighbor model이 대표적이라 할 수 있습니다). 예를 들어, 우리는 서포트 벡터 머신(Support vector machine)을 사용하여 암의 위험을 예측할 수 있고, 일부분 대리 모델(local surrogate method, LIME)을 활용하여 의사결정 트리(decision tree)를 사용하여 설명을 생성하여 예측을 설명할 수 있습니다. 또는 서포트 벡터 머신 대신에 선형 회귀 모델(l..
해석할 수 있는 기계학습/2. 해석력
2019. 11. 14. 02:32