Ai3 해석 가능한 AI: 블랙박스에 빛을 비추다 해석 가능한 AI: 블랙박스에 빛을 비추다머신러닝 모델이 일상 생활의 곳곳에 스며들면서, 이들의 의사결정 과정을 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. '해석 가능한 AI(Interpretable AI)' 또는 '설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)'는 복잡한 알고리즘의 의사결정 과정을 투명하게 만들어 인간이 이해할 수 있도록 하는 분야입니다. 오늘은 해석 가능한 AI의 개념, 중요성, 주요 기법 및 앞으로의 방향성에 대해 알아보겠습니다.해석 가능한 AI란 무엇인가?해석 가능한 AI는 머신러닝 모델의 예측과 결정을 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 기술과 방법론을 포괄합니다. 단순히 '무엇을' 예측했는지가 아니라, '왜' 그리고 '어떻게' 그러한 결정에 도달했는지를 밝히는.. 2025. 4. 3. 적대적 생성 네트워크: GAN의 혁신과 영향력 적대적 생성 네트워크: GAN의 혁신과 영향력GAN의 혁신적 개념: 창작자와 비평가의 대결2014년, 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)는 한 술자리에서의 영감을 통해 인공지능 역사를 바꾸는 아이디어를 떠올렸습니다. 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)이라는 이 혁신적인 개념은 두 신경망을 경쟁시켜 놀라울 정도로 사실적인 콘텐츠를 생성하는 방법을 제시했습니다.GAN의 핵심 구조는 예술가와 비평가의 관계에 비유할 수 있습니다:생성자(Generator): 예술가 역할을 하는 신경망으로, 무작위 노이즈에서 시작해 데이터(이미지, 음악, 텍스트 등)를 생성합니다.판별자(Discriminator): 비평가 역할을 하는 신경망으로, 주어진 데이터가 실제인지(훈.. 2025. 3. 13. AI와 머신러닝: 데이터에서 지능으로의 여정 AI와 머신러닝: 데이터에서 지능으로의 여정인공지능(AI)과 머신러닝은 현대 기술 발전의 중심에 있는 핵심 개념들입니다. 이 두 용어는 종종 혼용되지만, 서로 다른 의미와 범위를 가지고 있습니다. 오늘은 이 두 개념의 본질과 관계, 그리고 우리 삶에 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다. 인공지능(AI): 기계의 사고 능력인공지능은 인간의 지능을 모방하거나 시뮬레이션하는 컴퓨터 시스템을 가리킵니다. 이는 학습, 추론, 문제 해결, 인식, 언어 이해 등 인간의 인지 기능을 수행할 수 있는 시스템을 목표로 합니다. AI는 좁은 AI(Narrow AI)와 일반 AI(General AI)로 구분할 수 있습니다.좁은 AI는 특정 작업에 특화된 인공지능으로, 현재 우리가 일상에서 접하는 대부분의 AI 시스템(음성 비서.. 2025. 3. 8. 이전 1 다음
