머신러닝 모델의 설명 가능성: 블랙박스에서 투명성으로의 전환혁신적인 머신러닝 기술이 우리의 일상에 깊이 침투하면서, 그 결과를 설명할 수 있는 방법이 더욱 중요해졌어요. 오늘은 머신러닝 모델의 설명 가능성을 높이는 방법에 대해 이야기해볼까요? 머신러닝 설명 가능성이 필요한 이유신뢰 구축기업, 정부, 의료기관 등에서 머신러닝의 결정을 신뢰할 수 있어야 해요. 모델의 예측이 어디서 비롯되었는지를 이해하면, 사람들이 그 결과를 더 수용하게 될 거예요.규제 준수특히 금융이나 건강 분야에서는 설명 가능성이 법적 요건이 될 수 있어요. 예를 들어, 유럽의 GDPR 규정에서는 데이터 주체에게 그들의 데이터를 처리하는 이유를 설명할 의무가 있어요.윤리적 고려사람의 생명이나 재산에 영향을 미치는 결정에 있어서는 윤리적인..
