머신러닝과 XAI 1️⃣

개요

머신러닝은 데이터에서 학습하여 예측 또는 결정을 내리는 인공지능의 한 분야로, 다양한 산업에서 널리 사용되고 있습니다.
XAI(Explainable AI)는 이러한 머신러닝 모델의 결정 과정을 설명 가능하게 만들어, 결과에 대한 투명성과 신뢰성을 높이는 기술입니다.
이번 교재에서는 XAI의 개념을 학습하며, 실제 예제를 통해 이론을 적용해 봅니다.
이 과정을 통해 머신러닝 모델을 설계하고, 학습하며, 예측 결과를 해석하는 전 과정을 수행하여, 최종적으로는 신뢰할 수 있는 모델을 구축하고 설명할 역량을 갖추게 됩니다.

학습 목표

머신러닝 모델의 기초 이론과 XAI의 개념을 이해하고, 이를 실습을 통해 직접 적용해 보는 것을 목표로 합니다.
이를 통해 모델의 판단 근거를 이해하고, 모델의 예측 결과를 보다 명확히 이해하고 설명할 수 있는 능력을 배양합니다.

필수 선행 학습 📖

주제학습 : 분류문제 모델 학습 및 성능 검증