AI 투명성
AI 투명성은 인공지능 시스템의 작동 방식과 의사결정 과정을 이해관계자에게 이해할 수 있도록 만드는 실천입니다. 그 중요성, 핵심 요소, 규제 프레임워크, 구현 기법, 과제, 그리고 실제 활용 사례를 알아보세요....
4 분 읽기
AI
Transparency
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Explainability
AI의 투명성
인공지능(AI)에서의 투명성은 AI 시스템이 운영되는 방식, 즉 의사결정 과정, 알고리즘, 데이터에 대한 개방성과 명확성을 의미합니다. 이는 AI 윤리와 거버넌스에 필수적이며, 책임성, 신뢰, 규제 준수를 보장합니다....
4 분 읽기
AI
Transparency
+4
XAI (설명 가능한 인공지능)
설명 가능한 인공지능(XAI)은 AI 모델의 결과를 사람이 이해할 수 있도록 만들어 투명성, 해석 가능성, 책임성을 강화하는 다양한 방법과 프로세스의 모음입니다....
5 분 읽기
AI
Explainability
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모델 해석 가능성
모델 해석 가능성은 기계 학습 모델이 내린 예측과 결정의 근거를 이해하고 설명하며 신뢰할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 AI에서 매우 중요하며, 특히 의료, 금융, 자율 시스템 등에서의 의사결정에 필수적입니다. 복잡한 모델과 인간의 이해 사이의 간극을 연결하는 역할을 합니다....
6 분 읽기
Model Interpretability
AI
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설명 가능성(Explainability)
AI 설명 가능성은 인공지능 시스템이 내리는 결정과 예측을 이해하고 해석할 수 있는 능력을 의미합니다. AI 모델이 점점 더 복잡해짐에 따라, 설명 가능성은 LIME 및 SHAP과 같은 기법을 통해 투명성, 신뢰, 규제 준수, 편향 완화 및 모델 최적화를 보장합니다....
4 분 읽기
AI
Explainability
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