Acknowledgement
본 논문은 과학기술정보통신부 정보통신창의인재양성사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.924-925
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Combining AutoML and XAI: Automating machine learning models and improving interpretability
AutoML 과 XAI 의 결합 : 기계학습 모델의 자동화와 해석력 향상을 위하여
- Min Hyeok Son (Dept. of Industrial engineering, SeoulTech) ;
- Nam Hun Kim (Dept. of IT management, Tech University of Korea) ;
- Hyeon Ji Lee (Dept. of Big Data Science, Korea University Sejong Campus) ;
- Do Yeon Kim (Dept. of Data Technology, Myungji University)
- 손민혁 (서울과학기술대학교 글로벌융합산업공학과) ;
- 김남훈 (한국공학대학교 IT 경영학과 ) ;
- 이현지 (고려대학교(세종) 빅데이터사이언스학부) ;
- 김도연 (명지대학교 데이터테크놀로지학과 )
- Published : 2023.11.02
Abstract
본 연구는 최근 기계학습 모델의 복잡성 증가와 '블랙 박스'로 인식된 머신러닝 모델의 해석 문제에 주목하였다. 이를 해결하기 위해, AutoML 기술을 사용하여 효율적으로 최적의 모델을 탐색하고, XAI 기법을 도입하여 모델의 예측 과정에 대한 투명성을 확보하려 하였다. XAI 기법을 도입한 방식은 전통적인 방법에 비해 뛰어난 해석력을 제공하며, 사용자가 머신러닝 모델의 예측 근거와 그 타당성을 명확히 이해할 수 있음을 확인하였다.
Keywords