반응형 AI(인공지능)3 XAI의 LIME, SHAP 알고리즘: 머신러닝 모델을 설명하는 방법 최근 인공지능(AI)의 발전과 함께 AI 모델이 점점 더 복잡해지면서 "이 모델이 왜 이런 결론을 내렸을까?"라는 질문이 중요해졌습니다. 특히, 금융, 의료, 자율주행과 같이 신뢰성과 설명 가능성이 필수적인 분야에서는 **설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI)**가 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.이번 글에서는 XAI에서 널리 사용되는 LIME과 SHAP 알고리즘에 대해 알아보고, 각각의 특징과 차이를 비교해 보겠습니다.1. 설명 가능한 AI(XAI)란?**설명 가능한 AI(XAI)**는 머신러닝 모델이 어떻게 특정 결정을 내렸는지 설명할 수 있도록 돕는 기술입니다. 기존의 블랙박스(Black-Box) 모델은 예측 결과를 제공하지만, 그 과정이 불투명해 신뢰하기 어렵다는 문제가 있었습.. 2025. 3. 17. Q-러닝과 DQ-러닝: 강화학습의 핵심 알고리즘 비교와 활용 인공지능(AI) 연구의 한 축을 이루는 **강화학습(Reinforcement Learning)**은 에이전트(agent)가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 과정입니다. 이 과정에서 중요한 두 가지 알고리즘이 **Q-러닝(Q-Learning)**과 **DQN(Deep Q-Learning)**입니다. 이 두 알고리즘은 강화학습의 근간을 이루며, 여러 분야에서 놀라운 성과를 내고 있습니다.이번 포스팅에서는 Q-러닝과 DQ-러닝의 개념, 작동 원리, 차이점, 그리고 실용적인 활용 사례를 알아보겠습니다.Q-러닝: 강화학습의 기본 알고리즘Q-러닝은 모델 프리(model-free) 강화학습 알고리즘으로, 환경에 대한 명시적인 모델 없이도 최적의 행동 방침(정책)을 학습할 수 있습니다.Q-러닝의 핵심:Q-값.. 2025. 1. 9. AI 에이전트: 우리의 삶을 혁신하는 지능형 동반자 AI 에이전트는 단순한 기술 도구를 넘어, 현대인의 삶에 깊이 녹아들며 여러 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 에이전트는 무엇이며, 어떤 원리로 작동하며, 우리 생활에서 어떻게 활용되고 있는지 살펴보겠습니다.AI 에이전트란 무엇인가?AI 에이전트는 인공지능 알고리즘을 기반으로 특정 작업을 수행하거나 문제를 해결하는 소프트웨어를 말합니다. 에이전트(agent)라는 단어는 본래 대리인이나 행위자를 뜻하며, AI 에이전트는 사용자의 요구를 파악하고 행동을 통해 목표를 달성하도록 설계되었습니다. 이들은 데이터를 분석하고, 학습하며, 상황에 따라 적응하는 능력을 갖추고 있습니다.AI 에이전트의 작동 원리AI 에이전트는 다음과 같은 단계로 작동합니다:인식 (Perception)에이전트는 센서, 카메라, .. 2025. 1. 9. 이전 1 다음 반응형
