해석 가능한 기계 학습

설명 가능한 머신 러닝은 머신 러닝의 의사 결정 과정을 투명하게 만들어 감독과 이해를 용이하게 하는 것을 목표로 합니다. 그 핵심 목적은 모델 예측의 해석성을 높이는 것이며, 이를 위해 의사 결정 메커니즘이 명확하고 시각적으로 표현되는 방법들을 개발합니다. 이렇게 함으로써 실제 응용 분야에서 모델의 신뢰성과 타당성을 높일 수 있습니다.