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XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다
블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한
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중고도서 소개
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책소개
목차
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▣ 01장: 이야기를 열며
1.1. 다르파(DARPA)의 혁신 프로젝트 1.2. XAI (2016-2021) 1.3. XAI를 잘하기 위한 조건 ___1.3.1. 기존 머신러닝 이론을 충분히 이해하기 ___1.3.2. 설명 모델을 어떻게 접목할지 생각하기 1.4. xgboost를 사용한 XAI와 딥러닝 XAI? 1.5. 감사 인사 ▣ 02장: 실습환경 구축 2.1. 파이썬 설치 2.2. PIP 설치 2.3. 텐서플로 설치 2.4. 주피터 노트북 2.4.1. Tensorflow-GPU 설치 확인 ▣ 03장: XAI 개발 준비 3.1. 머신러닝 이해 3.2. 블랙박스 들여다보기 3.3. 시각화와 XAI의 차이 이해하기 ▣ 04장: 의사 결정 트리 4.1. 의사 결정 트리 시각화 4.2. 피처 중요도 구하기 4.3. 부분 의존성 플롯(PDP) 그리기 4.4. XGBoost 활용하기 ___4.4.1. XGBoost의 장점 ___4.4.2. XGBoost는 딥러닝이 아니다 ___4.4.3. 기본 원리 ___4.4.4. 파라미터 ___4.4.5. 실제 동작과 팁 4.5. 실습 1: 피마 인디언 당뇨병 결정 모델 ___4.5.1. 학습하기 ___4.5.2. 설명 가능한 모델 결합하기 ___4.5.3. 모델 튜닝하기 ___4.5.4. 마치며 ▣ 05장: 대리 분석 5.1. 대리 분석 개론 ___5.1.1. 글로벌 대리 분석 ___5.1.2. 로컬 대리 분석(Local Surrogate) 5.2. LIME ___5.2.1. LIME 알고리즘, 직관적으로 이해하기 ___5.2.2. 배경 이론 ___5.2.3. 실습 2: 텍스트 데이터에 LIME 적용하기 ___5.2.4. 실습 3: 이미지 데이터에 LIME 적용하기 ___5.2.5. 마치며 5.3. SHAP (SHapley Additive exPlanations) ___5.3.1. 배경 이론 ___5.3.2. 실습 4: 공유 경제 스타트업에서 섀플리 값 사용하기 ___5.3.3. 실습 5: 보스턴 주택 가격 결정 요소 구하기 ___5.3.4. 마치며 ▣ 06장: 필터 시각화(Filter Visualization) 6.1. 이미지 필터 시각화 6.2. 설명 가능한 모델 결합하기 ___6.2.1. 합성곱 신경망과 필터 6.3. 합성곱 신경망 제작하기 6.4. 실습 6: 합성곱 신경망 시각화하기 ___6.4.1. 입력값 시각화하고 예측값과 비교하기 ___6.4.2. 필터 시각화 6.5. 마치며 ▣ 07장: LRP(Layer-wise Relevance Propagation) 7.1. 배경 이론 ___7.1.1. 분해(Decomposition) ___7.1.2. 타당성 전파 7.2. 실습 7: 합성곱 신경망 속 열어보기 ___7.2.1. 합성곱 신경망 학습하기 ___7.2.2. 합성곱 신경망 부분 그래프 구하기 ___7.2.3. 합성곱 신경망에 LRP 적용하기 ___7.3. LRP 등장 이전과 이후의 딥러닝 XAI 동향 7.4. 마치며 ▣ 08장: 실전 분석 1: 의사 결정 트리와 XAI 8.1. 신용 대출 분석 인공지능 만들기 ___8.1.1. 데이터 설명 ___8.1.2. 칼럼 설명 ___8.1.3. 데이터 불러오기 ___8.1.4. 데이터 학습하기 8.2. XAI를 결합하기 8.3. XAI로 모델을 파악하기 8.4. XAI로 모델 개선 근거 마련하기 ▣ 09장: 실전 분석 2: LRP와 XAI 9.1. 감정 분석 모델 만들기 ___9.1.1. 데이터 설명 ___9.1.2. 칼럼 설명 ___9.1.3. 데이터 불러오기 ___9.1.4. 데이터 학습하기 9.2. XAI 결합하기 9.3. XAI로 원래 인공지능 개선하기 9.4. 고지사항 ▣ 10장: 이야기를 닫으며 10.1. 암흑물질 찾기 10.2. 기존 모델에 XAI 덧입히기 10.3. XAI의 미래 ▣ 11장: 참고자료 11.1. XAI 실습 라이브러리 설치하기 ___11.1.1. 파이썬 설치 ___11.1.2. 파이썬 라이브러리 설치 ___11.1.3. 텐서플로 설치 11.2. 캔들스틱 차트 11.3. 컨퓨전 행렬 ___11.3.1. 정확도(Accuracy) ___11.3.2. 정밀성(Precision) ___11.3.3. 민감도(Sensitivity, 또는 Recall) ___11.3.4. 특이성(Specificity) ___11.3.5. 낙제율(Fallout) ___11.3.6. F1-점수(F1-score) 11.4. 텐서플로 슬림 11.5. 정규화 |
저자 소개 1
품목정보
- 발행일
- 2020년 03월 27일
- 쪽수, 무게, 크기
- 340쪽 | 175*235*18mm
- ISBN13
- 9791158392000
출판사 리뷰
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★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 피처 중요도 ◎ 부분 의존성 플롯 ◎ XGBoost 모델 구축 ◎ LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations) ◎ SHAP(SHapley Additive exPlanations) ◎ 필터 시각화 ◎ 합성곱 신경망(CNN) 구축 ◎ LRP(Layer-wise Relevance Propagation) ◎ 실전 분석 1: 신용 대출 분석 모델 구축하고 설명하기 ◎ 실전 분석 2: 사진 감정 분석 모델 구축하고 설명하기 |
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