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파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성 : 예측의 공정성, 책임성, 투명성을 수립하는 다양한 방법 학습하기
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 김우현 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Interpretable Machine Learning with Python: Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples
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 45,000원
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  • 발행일
 2023년 06월 30일
  • 페이지수/크기/무게
 848page/187*235*45/1633g
  • ISBN
 9791161757605/1161757600
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  • 시리즈 도서
데이터 과학 시리즈(에이콘)(총90건)
해석 가능한 AI : 설명 가능한 머신러닝 시스템 구축     31,500원 (10%↓)
통계의 함정 : 통계의 역설로 본 환상과 거짓     25,200원 (10%↓)
LangChain으로 구현하는 LLM : 파이썬, ChatGPT로 LLM 애플리케이션 만들기     31,500원 (10%↓)
머신러닝을 위한 효율적 데이터 레이블링 : 인간 중심 AI를 위한 능동학습과 어노테이션     36,000원 (10%↓)
데이터 분석과 비판적 사고 : 양적 추론과 분석의 길잡이     31,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 설명 가능한 인공지능 또는 해석 가능한 머신러닝 모델을 구축하는 다양한 방법론을 소개한다. 최근 이슈가 되고 있는 인공지능 모델의 윤리적 문제를 다루면서도 동시에 높은 성능과 견고성을 유지할 수 있는 비결을 소개한다. 먼저 해석 가능성이란 무엇인지 설명하고 머신러닝 모델의 윤리적 측면인 공정성, 책임성, 투명성이 필요한 이유 그리고 이를 달성할 방법을 설명한다. 그 다음 다양한 상황과 다양한 데이터 형태를 갖는 각 유스 케이스에서 머신러닝 해석방법론을 적용하는 과정을 실제적으로 다루고 있다. 마지막으로 모델의 복잡성을 줄이고, 편향을 완화시키고, 안정성과 견고성을 향상시키기 위해 모델을 튜닝하는 방법을 학습할 수 있다.
  • ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 비즈니스에서 해석 가능성의 중요성 ◆ 선형 모델, 의사결정 트리, 나이브 베이즈 등 본질적으로 해석 가능한 모델 학습 ◆ 모델 독립적인 해석방법론을 통해 모델 해석 숙련도 향상 ◆ 이미지 분류기의 작동 방식 및 모델이 학습한 내용 시각화 ◆ 데이터셋에서 편향 완화 방법 ◆ 적대적 견고성으로 모델의 신뢰성을 높이는 방법 ◆ 단조적 제약조건을 사용해 보다 공정하고 안전한 모델 구축 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ ◆ 머신러닝과 파이썬 프로그래밍 언어에 대한 기초 지식을 가진 데이터 과학 초보자 및 학생 ◆ 자신이 개발하고 유지 관리하는 AI 시스템의 작동 방법과 개선 계획을 설명할 중요 책임이 점점 더 늘어나는 데이터 전문가 ◆ 최신 해석 방법론과 편향 완화 기술을 포함하도록 자신의 기술 영역을 확장하려는 머신러닝 엔지니어 및 데이터 과학자 ◆ AI 윤리와 관련해 더 나은 방향을 제시하기 위해 AI의 구현 측면을 더 깊이 이해하고자 하는 AI 윤리 담당자 ◆ 공정성, 책임성, 투명성의 원칙을 준수하기 위해 해석 가능한 머신러닝을 비즈니스에 도입하려는 AI 프로젝트 매니저 및 비즈니스 리더 ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, ‘해석, 해석 가능성, 설명 가능성: 왜 이 모두가 중요한가?’에서는 머신러닝 해석과 함께 해석 가능성, 설명 가능성, 블랙박스 모델, 투명성 등과 같은 관련 개념을 소개하고 모호성을 피하기 위해 용어에 관한 정의를 제공한다. 그 다음 비즈니스에 대한 머신러닝 해석 가능성 의 가치를 논의한다. 2장, ‘해석 가능성의 주요 개념’에서는 심혈관 질환 예측 예제를 사용해 두 가지 기본 개념인 “피처 중요도”와 “의사결정 영역”을 소개하고, 해석 방법론을 분류할 때 사용되는 가장 중요한 분류법을 살핀다. 또한 머신러닝 해석 가능성을 방해하는 것이 무엇인지 자세히 설명한다. 3장, ‘머신러닝 해석의 과제’에서는 항공기 지연 예측 문제를 갖고 회귀와 분류 모두에서 머신러닝 해석에 사용되는 전통적인 방법을 논의한다. 그 다음 이런 전통적인 방법의 한계를 살펴보고 “화이트박스” 모델을 본질적으로 해석할 수 있게 만드는 요소가 무엇인지, 왜 화이트박스 모델을 항상 사용할 수 없는지 설명한다. 이 질문에 답하기 위해 예측 성능과 모델 해석 가능성 사이의 절충에 대해 고려할 것이다. 마지막으로 이런 절충 문제에서 타협하지 않으려는 새로운 모델인 “글래스박스(glass-box)” 모델을 살펴본다. 4장, ‘피처 중요도와 피처 영향력’에서는 출생 순서 분류 예제를 사용해 모델의 고유한 매개변수를 사용하는 것과 같이, 피처 중요도를 얻기 위한 다른 방법론들과 함께 “순열 피처 중요도(PFI, Permutation Feature Importance)”라고 부르는 좀 더 신뢰할 수 있는 모델 독립적인 방법론을 논의한다. 그런 다음에 단일 피처의 예측에 대한 한계 효과를 확인하기 위해 “부분 의존도 플롯(PDP, Partial Dependence Plot)” 및 “개별 조건부 기대치(ICE, Individual Conditional Expectation)” 그래프를 렌더링하고 해석하는 방법을 학습한다. 5장, ‘글로벌 모델 독립적인 해석 방법론’에서는 자동차 연비 회귀 모델을 사용해 게임 이론으로부터 영감을 받은 SHAPS(Hapley Additive exPlanations)를 자세히 학습한 다음, 조건부 주변 분포인 “누적 지역 효과(ALE, Accumulated Local Effects)” 그래프를 시각화한다. 마지막으로 “글로벌 대체 모델(Global Surrogate)”에 대해 알아본다. 6장, ‘로컬 모델 독립적인 해석 방법론’에서는 단일 예측 또는 그룹 예측을 설명하는 로컬 해석 방법론을 다룬다. 이를 위해 테이블 데이터와 텍스트 데이터를 모두 포함...
  • 1부. 머신러닝 해석 소개 __1장. 해석, 해석 가능성, 설명 가능성: 왜 이 모두가 중요한가? ______기술 요구 사항 ______머신러닝 해석이란? ____단순 몸무게 예측 모델의 이해 ______해석 가능성과 설명 가능성의 차이점 이해 ____해석 가능성이란 ____설명 가능성이란 ______해석 가능성에 대한 비즈니스 사례 ____더 나은 의사결정 ____더 신뢰받는 브랜드 ____더 윤리적인 ____더 많은 수익 ______정리 ______이미지 소스 ______더 읽을거리 __2장. 해석 가능성의 주요 개념 ______기술 요구 사항 ______미션 ____CVD에 대한 상세정보 ______접근법 ______준비 ____라이브러리 로드 ____데이터 이해 및 준비 ______해석 방법론의 종류와 범위 ____모델 해석 가능성 방법론의 종류 ____모델 해석 가능성의 범위 ____로지스틱 회귀로 개별 예측 해석 ______머신러닝 해석 가능성을 저해하는 요인 ____비선형성 ____상호작용성 ____비단조성 ______미션 완료 ______정리 ______더 읽을거리 __3장. 머신러닝 해석의 과제 ______기술 요구 사항 ______미션 ______접근법 ______준비 ____라이브러리 로드 ____데이터의 이해 및 준비 ______전통적인 모델 해석 방법론 ____...
  • 김우현 [저]
  • 대학생 시절, 선배와 함께 창업한 후 20년 넘게 소프트웨어 개발자로 살고 있으며 인공지능 분야에서 새로운 길을 만들어가고 있다. 숙명여자대학교 나노/바이오 전산화학 연구센터에서 데이터 과학자로 근무했으며, 현재 프리랜서 AI 개발자로 일하고 있다. 옮긴 책으로는 『R 데이터 구조와 알고리즘』(에이콘, 2017), 『자바 데이터 사이언스 쿡북』(에이콘, 2018), 『피처 엔지니어링, 제대로 시작하기』(에이콘, 2018), 『The Python 3 Standard Library by Example』(에이콘, 2020) 등이 있다.
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