프로젝트/방법론명:

설명가능딥러닝

유형:

프로젝트 및 방법론

개요:

설명가능딥러닝은 딥러닝 모델의 복잡한 내부 구조를 이해하고, 그 예측 결과를 해석할 수 있도록 돕는 방법론입니다.

추진/개발 주체:

다양한 학계 및 산업계 연구팀

추진 시기:

2010년대 중반부터 현재까지

적용 분야:

의료, 금융, 자율주행차, 법률 등 다양한 산업 분야

핵심 내용 및 구성:

설명가능딥러닝은 딥러닝 모델의 투명성을 높이기 위해 모델의 예측 과정과 결과를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 것을 목표로 합니다. 이는 주로 두 가지 접근 방식으로 이루어집니다. 첫째, 모델 자체를 더 설명 가능하게 만드는 방법으로, 모델의 구조를 단순화하거나 해석 가능한 요소를 추가하는 것입니다. 둘째, 기존의 복잡한 모델에 대해 사후 해석(post-hoc interpretation)을 제공하는 방법으로, 모델의 예측 결과를 설명하기 위한 별도의 해석 도구나 알고리즘을 사용하는 것입니다. 이러한 접근은 모델의 신뢰성을 높이고, 결과의 해석 가능성을 제공하여, 특히 중요한 의사 결정이 필요한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 딥러닝 모델이 특정 질병을 진단할 때, 그 이유를 설명할 수 있어야 의료진이 결과를 신뢰하고 적절한 치료 계획을 세울 수 있습니다. 금융 분야에서는 모델이 대출 승인 여부를 결정할 때, 그 근거를 명확히 설명함으로써 고객의 신뢰를 얻을 수 있습니다. 설명가능딥러닝은 AI의 윤리적 사용과 관련된 문제를 해결하는 데도 중요한 역할을 합니다.

성과 및 영향:

설명가능딥러닝은 AI 시스템의 투명성과 신뢰성을 높여, 다양한 산업에서 AI의 채택을 가속화하고 있습니다.

관련 사례:

의료 영상 분석에서의 설명가능한 AI 모델, 금융 대출 심사에서의 해석 가능한 딥러닝 모델

이칭(alias):

XAI(Explainable AI)

참고 정보:

설명가능딥러닝은 AI의 윤리적 사용을 촉진하며, 다양한 연구 논문과 산업 보고서에서 다루어지고 있습니다.