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서울대학교 자유전공학부 / 서울대학교 융합과학기술대학원
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[XAI] 3. XAI 관련 데이터

Interpretable Machine Learning:A Guide for Making Black Box Models Explainable (2nd ed.)을 읽고 정리한 내용입니다.이 데이터는 워싱턴 D.C.에 있는 Capital-Bikeshare이라는 자전거 대여

2022년 6월 28일
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[XAI] 2.5 인간 친화적 설명(Human-friendly Explanations)

사람들이 "좋은" 설명이라고 하는 것은 무엇인지, 그리고 해석할 수 있는 인공지능이 담고 있는 의미는 무엇인지 좀 더 자세히 알아보고자 합니다. 인문학에 대한 연구가 이에 대한 답을 찾아내는데 도움이 될 수 있을 것이며, Miller(2017)는 여러 설명 방법론들에

2022년 6월 27일
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[XAI] 2.4 좋은 설명의 속성(Properties of Explanations)

인공지능 모델에 대해 설명을 하기 위해서는, 설명을 생성하는 알고리즘을 설명하는 방법이 필요합니다. 설명의 유형 중 하나는 1) 대개 하나의 인스턴스의 특성값을 사람이 이해할수 있는 방법으로 특성값의 모델 예측과 연관시키는 것입니다. 다른 유형의 설명은 2) 하나의 데

2022년 6월 27일
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[XAI] 2.3 해석의 범위(Scope)와 평가(Evaluation)

알고리즘을 통해 모델이 학습을 하며 예측 결과를 도출합니다. 특정한 모델에 대해 투명성(Transparency)와 해석력(Interpretability)의 관점에서 다음과 같은 범위로 평가할 수 있습니다.알고리즘은 어떻게 모델을 생성하는가?알고리즘 투명성(Algorit

2022년 6월 24일
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[XAI] 2.2 해석 가능 방법론의 분류(Taxonomy)

해석 가능한 인공지능의 방법론은 다양한 기준에서 분류될 수 있습니다. 이 분류는 해석 가능한 방법론의 적용 시점에 따라 구분됩니다. 모델의 종류에 따라 변수를 줄임으로써 복잡도(Complexity)를 제한하는 방식인 사전해석법(Intrinsic)과 학습이 끝난 모델을

2022년 6월 24일
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[XAI] 2.1 해석력(Interpretability)의 중요성

만약 인공지능 모델의 성능이 좋다고 하더라도, 우리는 그 모델을 즉시 도입하지 않습니다. 왜 우리가 해당 모델을 신뢰하여야 하는지, 모델은 왜 그러한 의사결정을 내리게 되었는지 한번 더 질문합니다. 이는 단순히 예측 정확도나 분류 정확도만으로는 실제 문제에 인공지능 모

2022년 6월 24일
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[XAI] 1.2 인공지능 용어 정리

인공지능을 이해하기 위해서 기계 학습에서의 주요 용어들을 정리하겠습니다알고리즘은 기계가 특정한 목표를 달성하기 위해 따르는 규칙의 집합을 의미합니다. 입출력 및 입력에서 출력에 이르기까지 필요한 모든 단계를 정의하는 레시피라고 할 수 있습니다. 알고리즘을 요리에 비유하

2022년 6월 24일
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[XAI] 1.1 기계학습이란?

머신러닝이란 무엇인가요?기계학습(Machine Learning)이란 '컴퓨터가 데이터를 기반으로 예측이나 행동을 만들고 이를 더 나은 방법으로 개선하는 데 사용하는 일련의 방법론'입니다. 즉 컴퓨터가 원하는 목표대로 짜여진 코드대로 동작하는 것이 아니라 주어진 데이터를

2022년 6월 24일
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DLinear(2022)_논문 리뷰

일부 Long-Sequence Time Series Forecasting에서 SOTA를 달성한 Dlinear 논문에 대한 리뷰입니다. Transformer 기반의 모델들이 시계열 예측 문제에서도 다수 제안되고 있는 것에 대해 '과연 Transformer 기반의 모델이

2022년 6월 22일
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[Asset Allocation] 60:40

정적 자산 배분 전략인 '60-40' 전략을 구현합니다.ipynb notebook : Here!노벨 경제학상을 받은 미국 경제학자 해리 마코위츠는 1952년에 소개한 ‘현대포트폴리오이론(MPT)’을 통해 자산을 분산투자하는 포트폴리오를 만들면, 기대수익을 최적화-극대화

2022년 5월 18일
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SCINet(2021)_논문 리뷰

Univariate Time Series Forecasting에서 SOTA 모델인 SCINet에 대한 리뷰입니다.논문의 모든 내용을 세세하게 읽고 리뷰하고자 하였습니다. 감사합니다 :)Paper : https://arxiv.org/pdf/2106.09305.p

2022년 4월 27일
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[단단한 머신러닝] 5장 신경망

💡 신경망이란?"적응성이 있는 단순 단위로 구성된 광범위하고 서로 연결된 네트워크다. 이 조직은 현실 세계 사물에 대한 생물 신경계통의 상호작용을 모방할 수 있다.Kohonen, 1988"신경망에서 가장 기초가 되는 성분은 뉴런(Neuron) 모델입니다. 위 정의에서

2022년 3월 24일
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[단단한 머신러닝] 4장 의사결정나무

Decision Tree는 분류 또는 회귀 모두 가능한 지도 학습 모델 중 하나임. 일반적으로 의사결정나무는 하나의 Root Node, 여러개의 Internal Node, 그리고 여러개의 Leaf Node 또는 Terminal Node를 포함.Leaf Node의 경우

2022년 3월 23일
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[단단한 머신러닝] 3장 선형 모델

$d$개의 속성을 가지는 샘플 $x = (x_1; x_2; x_3; ... x_d)$이 있고, $x_i$는 $x$의 $i$번째 속성을 가지는 값이라고 가정한다면, Linear Model은 속성들의 선형 조합을 통해 예측하는 함수를 학습하는 모델이라고 정의 가능함.$$f

2022년 3월 22일
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[단단한 머신러닝] 2장 모델 평가 및 선택

오차율(Error Rate) : 전체 샘플 수와 잘못 분류한 샘플 수의 비율, $m$개의 샘플 중 $a$개의 샘플이 잘못 분류되었다면 오차율 $E = a/m$정밀도(Accuracy) : '1-오차율', $1-a/m$우리가 원하는 학습기는 새로운 샘플 데이터를 대상으로

2022년 3월 22일
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[단단한 머신러닝] 1장 서론

Dataset : 기록들의 집합Instance & Sample : 하나의 기록 자체Attribute & Feature : 기록의 성질을 반영하는 것Attribute Value : 속성에 관하여 취할 수 있는 값Attribute Space & Sample Space :

2022년 3월 22일
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[금융 상식] 파생 상품🗃

파생 상품이란 환율이나 금리, 주가 등 시세 변동에 따른 손실 위험을 줄이기 위해 일정 시점에 일정한 가격으로 주식과 채권 등과 같은 전통적인 금융 상품을 기초자산으로 하여 새로운 현금 흐름을 가져다주는 증권을 말함.대표적인 파생 상품으로는 선도거래, 선물, 옵션, 스

2022년 3월 17일
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[금융 상식] 채권📄

채권이란 정보, 지방자치단체, 금융기관 또는 주식회사가 투자자를 대상으로 비교적 장기의 자금을 차용하기 위해 일정한 조건에 따라 발행한 증권(증서)(1) 발행 주체에 따른 분류국채 / 지방채 / 특수채 / 회사채1) 국채국채법, 예산회계법 등에 의거해 국회의 의결을 얻

2022년 3월 17일
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[금융 상식] 펀드 📊

펀드는 투자자로부터 모은 자금을 자산운용회사가 주식 및 채권 등에 투자운용한 후 그 결과를 돌려주는 간접 투자 상품임(1) 직접금융투자자가 주식이나 채권 등을 직접 골라서 투자하는 것(2) 간접금융자산운용회사가 운용하는 펀드에 투자자가 가입하는 것으로 펀드 투자와 같은

2022년 3월 17일
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[금융 상식] 선물 거래 🎁

미래의 어느 시점에 미리 정한 가격으로 금융 자산을 사고 팔 것을 약속하는 거래를 의미. 즉 현재 시점을 기준으로 미래의 가치를 사고 파는 개념표준화된 선물계약의 매매라고 할 수 있음선물계약은 표준화된 특정상품을 공인된 선물거래소에서 미래 일정 시점에 현재 합의된 가격

2022년 3월 17일
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