해석력
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머신러닝 해석력 시리즈 4탄: 라임(LIME)으로 모델 해석력 개선하기!분석 이야기/머신러닝 2018.12.10 10:45
그 동안 머신러닝 해석력 시리즈를 통해서 머신러닝의 부분 의존성(PD; Partial Dependence), 데이터 세트 해석 등을 소개해드렸는데요. 오늘은 라임(LIME; Local Interpretable Model-Agnostic Explanation)을 통해 머신러닝 모델의 해석력을 개선할 수 있는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 머신러닝 모델 해석력 시리즈 1탄, 2탄, 3탄을 놓치셨다면 아래 링크를 통해 확인해주세요! 머신러닝 해석력 시리즈 1탄: 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 해석력!머신러닝 해석력 시리즈 2탄: 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법 머신러닝 해석력 시리즈 3탄: 부분의존성(PD) & 개별조건부기대치(ICE) 플롯 정복하기! 머신러닝에는 의사결정 트리(..
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SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 블랙 박스 모델의 해석 기법 알아보기분석 이야기/머신러닝 2018.11.30 11:13
머신러닝의 블랙 박스 모델을 소개하는 첫 번째 블로그와 두 번째 블로그를 통해서 머신러닝 모델의 복잡성과 머신러닝의 뛰어난 예측 결과를 활용할 수 있는 해석력이 필요한 이유, 적용 분야에 대해서 소개해드렸는데요. 이번에는 기업 실무자 입장에서 SAS 비주얼 데이터 마이닝 앤드 머신러닝(SAS Visual Data Mining and Machine Learning)을 활용한 SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360)에서 해석 기법과 프록시 방법(Proxy methods), 그리고 모델링 후의 진단법을 알아보겠습니다. SAS 커스터머 인텔리전스 360에서 해석력 활용하기 먼저 SAS 웹사이트에서 SAS 커스터머 인텔리전스 360으로 도출한 데이터를 해석하는 방법..
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SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 블랙 박스 모델의 해석력 이해하기분석 이야기/머신러닝 2018.11.27 14:57
지난 'SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 머신러닝의 블랙 박스 모델이란’ 블로그에서 머신러닝 모델은 다면적이고 계속 진화하는 주제라고 소개해드린 바 있는데요. 오늘은 머신러닝 모델의 해석력(Interpretability)에 대해 자세히 살펴보고자 합니다. 머신러닝 모델은 놀라운 예측 능력을 제공하지만 매우 복잡하여 이해하기 쉽지 않습니다. 또한 머신러닝 모델은 예측한 결과에 대한 명확한 설명도 제공하지 않기 때문에 머신러닝을 실험하는 비즈니스들은 모델을 신뢰할 수 있는지, 그리고 모델을 통해 올바른 결정을 내릴 수 있는지 확인하고 싶어합니다. 그렇다면 기업 마케팅 담당자와 소비자들은 머신러닝 해석력이 정말 필요할까요? 브랜드의 분석 수용 곡선에서 ..