설명가능한 AI란? Explainable AI(XAI) 쉬운 설명

1. 배경 설명

딥러닝모델은 대규모 데이터셋에서 학습하고, 그 결과를 통해 복잡한 패턴을 발견하고 예측하는 머신러닝 알고리즘의 한 종류입니다. 그러나 딥러닝 모델은 일반적으로 블랙박스(black-box) 모델로 분류됩니다. 이는 모델이 내부적으로 어떻게 작동하는지 이해하기 어렵다는 것을 의미합니다.

 

딥러닝이란? 딥러닝 매우 쉬운 설명

 

딥러닝 모델을 설명 가능하게 만드는 것은 데이터 과학 및 인공지능 분야에서 매우 중요합니다. 이를 통해 모델의 예측 결과를 신뢰할 수 있고, 모델의 결정 근거를 설명할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 설명 가능한 AI를 통해 모델이 내린 진단 결과를 해석하고, 이를 통해 환자의 건강 상태를 분석할 수 있습니다. 또한, 금융 분야에서는 모델이 내린 금융 거래 결정을 해석하고, 이를 통해 금융 거래의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

 

 

2. 설명가능한 AI 기술

설명 가능한 인공지능(Explainable AI)은 딥러닝 모델이 내린 결론을 해석하고, 이를 설명하고 해석할 수 있는 능력을 의미합니다. 딥러닝 모델에 대한 설명 가능한 AI 기술은 다양한 형태로 존재합니다.

 

먼저, 딥러닝 모델 내부의 작업 과정을 설명하는 도구 중 하나는 계층적 시각화(Hierarchical Visualization)입니다. 이는 모델이 입력 데이터를 어떻게 처리하고, 어떤 특성(feature)을 추출하는지에 대한 시각적 표현을 제공합니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델에서는 모델이 어떤 특정 이미지를 어떻게 인식하는지를 시각적으로 보여주는 기술이 존재합니다.

 

또 다른 설명 가능한 AI 기술은 특성 중요도(feature importance) 분석입니다. 이는 모델이 어떤 특성을 사용하여 결론을 내렸는지를 보여줍니다. 예를 들어, 어떤 픽셀이 모델이 이미지를 분류하는 데 가장 중요한 역할을 하는지를 확인할 수 있습니다.

 

 

3.  대표적 기술 

CAM(Class Activation Mapping)은 입력 이미지에서 딥러닝 모델의 분류 결과에 영향을 미치는 특정한 영역을 시각적으로 확인하기 위한 방법입니다. CAM은 CNN 모델에 대해 주로 사용되며, CNN 모델의 내부 구조를 이용하여 입력 이미지에서 어떤 부분이 분류 결과에 가장 큰 영향을 미치는지를 추정합니다.

CNN(Convolutional Neural Networks)이란? CNN 쉬운 설명

 

CAM은  CNN모델의 출력층 이전의 특징 추출 레이어에서 출력 값을 얻어냅니다. 이 출력 값은 입력 이미지의 각 픽셀이 해당 클래스에 대한 확률에 얼마나 영향을 미쳤는지를 나타냅니다. 이 출력 값과 특징 추출 레이어의 가중치를 이용하여 입력 이미지의 각 픽셀이 출력값에 기여한 정도를 계산합니다. 이를 통해 입력 이미지에서 분류 결과에 가장 큰 영향을 미치는 부분을 시각화할 수 있습니다.

 

예를 들어, 분류 문제에서 입력 이미지에서 고양이 부분이 어떤 부분에 해당하는지 CAM을 사용하여 확인할 수 있습니다. 이를 위해서는 먼저 딥러닝 모델의 출력값을 얻어내고, 이를 이용하여 입력 이미지의 각 픽셀이 고양이 클래스에 대한 확률에 얼마나 기여했는지를 계산합니다. 이를 통해 입력 이미지에서 고양이 부분에 해당하는 영역을 시각화할 수 있습니다(위의 그림).