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AI 원리부터 이해하기
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MODULE 16
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논문·교재·강의를 아래 순서대로 읽으며 개념을 익힙니다.
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자료 순서대로 학습
01
모델 설명하기: 특징 중요도 · 순열 중요도 · 부분 의존 · LIME · SHAP
순열 중요도 · PDP · LIME · 섀플리 값을 손계산하고 SHAP의 원리와 함정을 익히는 수업
강의 · 준전문가 · 첫 학습 자료
선수 지식 · 모델 평가 지표와 검증 데이터 · 선형 회귀 · 기댓값 · 평균 · 트리 앙상블(선택)
02
신경망 속 들여다보기: 기울기 · 통합 기울기 · 탐침 · 메커니즘 해석
saliency · 통합 기울기 완비성 손계산, 탐침의 함정, 중첩과 희소 오토인코더 입문
강의 · 준전문가
선수 지식 · SHAP · 귀속 개념 · 역전파 · 입력에 대한 기울기 · 적분의 뜻(넓이) · 트랜스포머 MLP 층(선택)
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