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XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : 블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한

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  • 저 : 안재현
  • 출판사 : 위키북스
  • 발행 : 2020년 03월 27일
  • 쪽수 : 340
  • 제품구성 : 전1권
  • ISBN : 9791158392000
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    출판사 서평

    XAI(eXplainable Artificial Intelligence)는 인공지능의 판단 이유를 설명하는 연구 분야로, 인공지능 기술이 확대되면서 그 필요성이 함께 증가하고 있습니다. 이것은 알고리즘의 설계자조차 인공지능의 판단 이유를 설명하지 못하는 '블랙박스' 인공지능과 반대되는 개념입니다. XAI는 인공지능의 불확실한 의사 결정 과정을 해소해 인공지능에 대한 신뢰성을 높여줍니다.

    이 책에는 전통적인 머신러닝 기법에 적용할 수 있는 XAI 기법부터 최신 딥러닝 모델에 사용할 수 있는 XAI 기법까지 수록돼 있습니다. XAI는 인공지능의 의사 결정 이유를 추정하는 기술이기 때문에 이론뿐만 아니라 기법 적용 과정 또한 중요합니다. 따라서 이 책에는 기존 XAI 서적에서 다루지 않았던 예제 코드를 함께 수록했습니다. 먼저 이론을 학습하고 해당 이론에 대응하는 코드를 따라 하면서 별도의 설치 과정 없이도 XAI 해석 결과를 직접 확인할 수 있습니다.

    ★ 이 책에서 다루는 내용 ★

    ◎ 피처 중요도
    ◎ 부분 의존성 플롯
    ◎ XGBoost 모델 구축
    ◎ LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
    ◎ SHAP(SHapley Additive exPlanations)
    ◎ 필터 시각화
    ◎ 합성곱 신경망(CNN) 구축
    ◎ LRP(Layer-wise Relevance Propagation)
    ◎ 실전 분석 1: 신용 대출 분석 모델 구축하고 설명하기
    ◎ 실전 분석 2: 사진 감정 분석 모델 구축하고 설명하기

    목차

    ▣ 01장: 이야기를 열며
    1.1. 다르파(DARPA)의 혁신 프로젝트
    1.2. XAI (2016-2021)
    1.3. XAI를 잘하기 위한 조건
    ___1.3.1. 기존 머신러닝 이론을 충분히 이해하기
    ___1.3.2. 설명 모델을 어떻게 접목할지 생각하기
    1.4. xgboost를 사용한 XAI와 딥러닝 XAI?
    1.5. 감사 인사

    ▣ 02장: 실습환경 구축

    2.1. 파이썬 설치
    2.2. PIP 설치
    2.3. 텐서플로 설치
    2.4. 주피터 노트북
    2.4.1. Tensorflow-GPU 설치 확인

    ▣ 03장: XAI 개발 준비

    3.1. 머신러닝 이해
    3.2. 블랙박스 들여다보기
    3.3. 시각화와 XAI의 차이 이해하기

    ▣ 04장: 의사 결정 트리

    4.1. 의사 결정 트리 시각화
    4.2. 피처 중요도 구하기
    4.3. 부분 의존성 플롯(PDP) 그리기
    4.4. XGBoost 활용하기
    ___4.4.1. XGBoost의 장점
    ___4.4.2. XGBoost는 딥러닝이 아니다
    ___4.4.3. 기본 원리
    ___4.4.4. 파라미터
    ___4.4.5. 실제 동작과 팁
    4.5. 실습 1: 피마 인디언 당뇨병 결정 모델
    ___4.5.1. 학습하기
    ___4.5.2. 설명 가능한 모델 결합하기
    ___4.5.3. 모델 튜닝하기
    ___4.5.4. 마치며

    ▣ 05장: 대리 분석

    5.1. 대리 분석 개론
    ___5.1.1. 글로벌 대리 분석
    ___5.1.2. 로컬 대리 분석(Local Surrogate)
    5.2. LIME
    ___5.2.1. LIME 알고리즘, 직관적으로 이해하기
    ___5.2.2. 배경 이론
    ___5.2.3. 실습 2: 텍스트 데이터에 LIME 적용하기
    ___5.2.4. 실습 3: 이미지 데이터에 LIME 적용하기
    ___5.2.5. 마치며
    5.3. SHAP (SHapley Additive exPlanations)
    ___5.3.1. 배경 이론
    ___5.3.2. 실습 4: 공유 경제 스타트업에서 섀플리 값 사용하기
    ___5.3.3. 실습 5: 보스턴 주택 가격 결정 요소 구하기
    ___5.3.4. 마치며

    ▣ 06장: 필터 시각화(Filter Visualization)

    6.1. 이미지 필터 시각화
    6.2. 설명 가능한 모델 결합하기
    ___6.2.1. 합성곱 신경망과 필터
    6.3. 합성곱 신경망 제작하기
    6.4. 실습 6: 합성곱 신경망 시각화하기
    ___6.4.1. 입력값 시각화하고 예측값과 비교하기
    ___6.4.2. 필터 시각화
    6.5. 마치며

    ▣ 07장: LRP(Layer-wise Relevance Propagation)

    7.1. 배경 이론
    ___7.1.1. 분해(Decomposition)
    ___7.1.2. 타당성 전파
    7.2. 실습 7: 합성곱 신경망 속 열어보기
    ___7.2.1. 합성곱 신경망 학습하기
    ___7.2.2. 합성곱 신경망 부분 그래프 구하기
    ___7.2.3. 합성곱 신경망에 LRP 적용하기
    ___7.3. LRP 등장 이전과 이후의 딥러닝 XAI 동향
    7.4. 마치며

    ▣ 08장: 실전 분석 1: 의사 결정 트리와 XAI

    8.1. 신용 대출 분석 인공지능 만들기
    ___8.1.1. 데이터 설명
    ___8.1.2. 칼럼 설명
    ___8.1.3. 데이터 불러오기
    ___8.1.4. 데이터 학습하기
    8.2. XAI를 결합하기
    8.3. XAI로 모델을 파악하기
    8.4. XAI로 모델 개선 근거 마련하기

    ▣ 09장: 실전 분석 2: LRP와 XAI

    9.1. 감정 분석 모델 만들기
    ___9.1.1. 데이터 설명
    ___9.1.2. 칼럼 설명
    ___9.1.3. 데이터 불러오기
    ___9.1.4. 데이터 학습하기
    9.2. XAI 결합하기
    9.3. XAI로 원래 인공지능 개선하기
    9.4. 고지사항

    ▣ 10장: 이야기를 닫으며

    10.1. 암흑물질 찾기
    10.2. 기존 모델에 XAI 덧입히기
    10.3. XAI의 미래

    ▣ 11장: 참고자료

    11.1. XAI 실습 라이브러리 설치하기
    ___11.1.1. 파이썬 설치
    ___11.1.2. 파이썬 라이브러리 설치
    ___11.1.3. 텐서플로 설치
    11.2. 캔들스틱 차트
    11.3. 컨퓨전 행렬
    ___11.3.1. 정확도(Accuracy)
    ___11.3.2. 정밀성(Precision)
    ___11.3.3. 민감도(Sensitivity, 또는 Recall)
    ___11.3.4. 특이성(Specificity)
    ___11.3.5. 낙제율(Fallout)
    ___11.3.6. F1-점수(F1-score)
    11.4. 텐서플로 슬림
    11.5. 정규화

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    저자소개

    생년월일 -
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    (現) 넥슨코리아 인텔리전스랩스 데이터 과학자
    (前) 버즈니 데이터 과학자
    정보통신산업진흥원 소프트웨어 마에스트로 5기
    서강대학교 데이터마이닝 연구실 졸업
    서강대학교 컴퓨터공학과 졸업

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