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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..

개요Extreme Gradient Boosting, 줄여서 XGBoost는 부스팅 알고리즘 중에서도 성능과 효율성이 뛰어난 대표적인 머신러닝 프레임워크입니다. 대규모 데이터셋, 예측 정확도 요구가 높은 환경에서 탁월한 성능을 보여주며, 캐글(Kaggle) 대회에서 수많은 우승 모델에 활용될 정도로 신뢰받고 있습니다. 회귀, 분류, 랭킹 등 다양한 머신러닝 문제에 적용 가능하며, 병렬 처리, 정규화, 조기 종료 등 다양한 최적화 기법이 내장되어 있어 실무 데이터 분석에 매우 적합합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의XGBoost는 Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)를 기반으로 성능과 속도를 대폭 향상시킨 머신러닝 알고리즘입니다.목적모델의 과적합을 방지하고 학습 속도를 ..

개요Explainable AI(XAI, 설명 가능한 인공지능)는 AI 모델이 내린 결정의 이유를 사람에게 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. 최근 AI의 활용이 확대됨에 따라, AI의 신뢰성과 투명성을 확보하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. XAI는 의료, 금융, 법률, 자율주행 등 다양한 분야에서 AI 의사결정의 해석 가능성을 높이고, 윤리적 문제를 해결하는 데 기여합니다.1. Explainable AI(XAI)란?XAI는 AI 시스템이 작동하는 방식과 모델이 내린 결정을 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. 이를 통해 AI의 신뢰성을 향상시키고, AI 모델이 오작동할 경우 원인을 파악하는 데 도움을 줍니다.1.1 XAI의 주요 원칙해석 가능성(Interpretability): 모..