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늦깎이 공대생의 인공지능 연구실
[해석할 수 있는 기계학습(5-0)] 모델 불특정법(Model-Agnostic Methods)
기계학습 모델(=모델 불특정 해석 방법)에서 설명을 구분하는 것은 몇 가지 이점이 있습니다.(Ribeiro, Singh, and Guestrin 2016). 모델별 특정법보다 모델불특정법의 큰 장점은 유연성입니다. 기계학습 개발자들은 해석 방법이 어떤 모델에 적용할 수 있을 때 그들이 좋아하는 기계학습 모델을 자유롭게 사용할 수 있습니다. 그래픽 또는 사용자 인터페이스와 같은 기계학습 모델의 해석에 기초하는 것은 기본 기계학습 모델과 독립적이기도 합니다. 일반적으로 한 가지뿐 아니라 여러 가지 유형의 기계학습 모델을 평가하여 과제를 해결하는데, 해석력의 측면에서 모델을 비교할 때 어떤 종류의 모델에도 동일한 방법을 사용할 수 있기 때문에 모델불특정법 설명으로 하기가 더 쉽습니다. 모델 불특정 해석 방법의..
해석할 수 있는 기계학습/5. 모델 불특정성 방법
2020. 3. 12. 23:46