모든 기업은 AI 기술로 변화할 수 있습니다. 이로 인해 현재 전체 조직의 37%가 AI를 사용하고 있으며 대기업의 90%가 기술에 투자하고 있습니다. 그러나 모든 사람이 AI의 장점을 인식할 수 있는 것은 아닙니다. 왜요? AI 기술이 어떻게 작동하는지에 대한 개인의 이해 부족은 AI 기술이 널리 채택되는 데 주요 장애물 중 하나입니다. 그들은 제안을 인식하지만 종종 논리를 파악하지 못합니다 대림 이편한세상 시티 고색.
AI 모델 설명
이 문제는 이해할 수 있는 AI가 해결하는 문제입니다. XAI(Explainable AI)는 기계 학습 모델이 어떻게 결정에 도달하는지 보여주는 프로세스를 의미합니다. XAI 기술은 기계 학습 모델의 결과를 더 쉽게 이해하도록 만드는 방법입니다. 설명에는 AI 모델의 작동, 예상 결과 및 인간에게 존재할 수 있는 편견이 간략하게 설명되어 있습니다. 이를 통해 모델의 공정성과 정확성이 높아집니다. 또한 개방성은 AI 기반 판단을 촉진합니다.
회사에서 전문가 시스템을 구현할 때 이를 이해하기 쉽게 만드는 방법을 고려하는 것이 중요합니다. AI의 모든 발전으로 인해 우리 개인이 시스템이 어떻게 판단에 도달하는지 이해하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.
Comprehensible AI는 우리를 위한 솔루션만 찾는 것이 아닙니다. 프로그래머가 계획한 Ai 기술의 기능을 검증하는 데 도움이 됩니다. 지식은 시스템이 의사결정을 내리는 과정을 드러냅니다.
인공 지능 – 작동 방식
어떤 면에서 AI 기술은 미스터리다. 즉, 내부에서 무슨 일이 일어나는지 볼 수 없다는 뜻이다.
데이터를 입력하고 결론을 받은 다음 모든 것이 계획대로 진행되었다고 가정하라는 요청을 받습니다. 대조적으로, 사람들은 모호한 절차를 믿기 어렵다고 생각합니다. 이 때문에 커머스를 비롯한 다양한 분야에서 설명 가능한 로봇공학이 필요하다.
일반 사용자가 이해하기 쉬운 AI. 그리고 더 많은 개인이 AI를 활용하고 믿기를 원한다면 그것은 필수적입니다. 설명 가능한 인공 지능(Explainable Artificial Intelligence, 줄여서 XAI)은 AI 모델의 출력을 더 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 방법입니다.
정당화에는 AI 모델의 작동, 예상 결과 및 인간에게 존재하는 가능한 편견이 요약되어 있습니다. 이를 통해 모델의 공정성과 정확성이 향상됩니다. 또한 개방성은 AI 기반 의사 결정을 촉진합니다.
설명 가능한 머신러닝은 이 문제를 해결할 뿐만 아니라 이는 프로그래머가 계획한 Ai 기술의 기능을 테스트하는 데 도움이 됩니다. 설명가능성은 AI 추천의 논리에 관한 이해관계자의 질문에 응답합니다. 이 때문에 이해 가능한 AI는 거의 모든 환경에서 사용될 수 있습니다. 의료 및 금융 부문이 이에 대한 두 가지 예입니
