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개요Integrated Gradients는 복잡한 딥러닝 모델의 예측 결과에 대한 신뢰할 수 있는 설명을 제공하는 기법입니다. 본 글에서는 이 기법의 개념, 수학적 기반, 주요 특징과 적용 사례를 중심으로 설명하며, XAI(Explainable AI)의 핵심 도구로서 Integrated Gradients가 왜 중요한지를 탐구합니다.1. 개념 및 정의Integrated Gradients는 입력의 각 피처가 모델의 출력에 미치는 영향을 정량적으로 계산하는 기법입니다. 기존의 그래디언트 기반 방법과 달리, 입력 값과 기준 값(baseline) 사이의 적분을 통해 더 안정적이고 해석 가능한 결과를 제공합니다.목적: 입력 피처의 중요도를 수치로 평가하여 모델의 판단 근거를 설명필요성: 딥러닝 모델의 블랙박스 문제..

개요SHAP(Shapley Additive Explanations)는 머신러닝 모델의 예측 결과에 대한 각 피처(feature)의 기여도를 정량적으로 설명해주는 XAI(설명 가능한 AI) 기법입니다. 게임 이론의 샤플리 값(Shapley Value)을 기반으로 하며, 모델의 복잡도와 관계없이 일관된 특성 중요도 평가를 가능하게 하여, 실무에서 모델 신뢰성 검증 및 규제 대응 수단으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의모델 예측 결과에 대해 각 피처가 기여한 정도를 정량적으로 계산하는 기법Shapley Value + Additive Model목적모델의 의사결정 과정을 설명 가능하게 함규제 대응 및 실무 신뢰성 확보적용 모델트리, 선형, 딥러닝 등 대부분의 모델모델-불가지론(모델-비의존적..

개요Algorithmic Auditing(알고리즘 감사 또는 모델 감사)은 인공지능 및 알고리즘 기반 시스템의 공정성, 투명성, 책임성을 확보하기 위해 설계·학습·운영 과정 전반을 점검하고 평가하는 활동이다. 점점 더 많은 기업과 정부가 AI에 의사결정을 위임하는 상황에서, 모델의 편향, 차별, 오류 가능성을 사전에 식별하고 대응하기 위한 핵심적인 AI 거버넌스 절차로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Algorithmic Auditing은 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 누구에게 어떤 영향을 미치는지를 평가하고, 사회적 책임을 기반으로 그 위험을 최소화하려는 시도이다.목적: 불투명한 알고리즘 의사결정으로 인한 피해 예방 및 규제 대응범위: 데이터 수집부터 학습, 배포, 운영, 유지보수까지 전 단계 포함형식..