{"product_id":"139462","title":"XAI 설명 가능한 인공지능 인공지능을 해부하다","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXPBvoVFGKLvSADMoCo2RCXMA2Z2l.png?v=1765074976\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003eXAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/89583774\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  XAI(eXplainable Artificial Intelligence)는 인공지능의 판단 이유를 설명하는 연구 분야로, 인공지능 기술이 확대되면서 그 필요성이 함께 증가하고 있다.\u003cbr\u003e이것은 알고리즘의 설계자조차 인공지능의 판단 이유를 설명하지 못하는 '블랙박스' 인공지능과 반대되는 개념이다. XAI는 인공지능의 불확실한 의사 결정 과정을 해소해 인공지능에 대한 신뢰성을 높여준다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e이 책에는 전통적인 머신러닝 기법에 적용할 수 있는 XAI 기법부터 최신 딥러닝 모델에 사용할 수 있는 XAI 기법까지 수록돼 있다. XAI는 인공지능의 의사 결정 이유를 추정하는 기술이기 때문에 이론뿐만 아니라 기법 적용 과정 또한 중요하다.\u003cbr\u003e따라서 이 책에는 기존 XAI 서적에서 다루지 않았던 예제 코드를 함께 수록했다.\u003cbr\u003e먼저 이론을 학습하고 해당 이론에 대응하는 코드를 따라 하면서 별도의 설치 과정 없이도 XAI 해석 결과를 직접 확인할 수 있다.\u003cbr\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e 책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cspan\u003e미리보기\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e▣ 01장: 이야기를 열며\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e1.1.\u003cbr\u003e다르파(DARPA)의 혁신 프로젝트 \u003cbr\u003e1.2. XAI (2016-2021) \u003cbr\u003e1.3. XAI를 잘하기 위한 조건 \u003cbr\u003e___1.3.1.\u003cbr\u003e기존 머신러닝 이론을 충분히 이해하기 \u003cbr\u003e___1.3.2.\u003cbr\u003e설명 모델을 어떻게 접목할지 생각하기 \u003cbr\u003e1.4.\u003cbr\u003exgboost를 사용한 XAI와 딥러닝 XAI? \u003cbr\u003e1.5.\u003cbr\u003e감사 인사 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 02장: 실습환경 구축\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e2.1.\u003cbr\u003e파이썬 설치 \u003cbr\u003e2.2. PIP 설치 \u003cbr\u003e2.3.\u003cbr\u003e텐서플로 설치 \u003cbr\u003e2.4.\u003cbr\u003e주피터 노트북 \u003cbr\u003e2.4.1.\u003cbr\u003eTensorflow-GPU 설치 확인\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 03장: XAI 개발 준비\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e3.1.\u003cbr\u003e머신러닝 이해 \u003cbr\u003e3.2.\u003cbr\u003e블랙박스 들여다보기 \u003cbr\u003e3.3.\u003cbr\u003e시각화와 XAI의 차이 이해하기\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 04장: 의사 결정 트리\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e4.1.\u003cbr\u003e의사 결정 트리 시각화 \u003cbr\u003e4.2.\u003cbr\u003e피처 중요도 구하기 \u003cbr\u003e4.3.\u003cbr\u003e부분 의존성 플롯(PDP) 그리기 \u003cbr\u003e4.4. XGBoost 활용하기 \u003cbr\u003e___4.4.1. XGBoost의 장점 \u003cbr\u003e___4.4.2. XGBoost는 딥러닝이 아니다 \u003cbr\u003e___4.4.3.\u003cbr\u003e기본 원리 \u003cbr\u003e___4.4.4.\u003cbr\u003e파라미터 \u003cbr\u003e___4.4.5.\u003cbr\u003e실제 동작과 팁 \u003cbr\u003e4.5.\u003cbr\u003e실습 1: 피마 인디언 당뇨병 결정 모델 \u003cbr\u003e___4.5.1.\u003cbr\u003e학습하기 \u003cbr\u003e___4.5.2.\u003cbr\u003e설명 가능한 모델 결합하기 \u003cbr\u003e___4.5.3.\u003cbr\u003e모델 튜닝하기 \u003cbr\u003e___4.5.4.\u003cbr\u003e마치며\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 05장: 대리 분석\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e5.1.\u003cbr\u003e대리 분석 개론 \u003cbr\u003e___5.1.1.\u003cbr\u003e글로벌 대리 분석 \u003cbr\u003e___5.1.2.\u003cbr\u003e로컬 대리 분석(Local Surrogate) \u003cbr\u003e5.2. LIME \u003cbr\u003e___5.2.1. LIME 알고리즘, 직관적으로 이해하기 \u003cbr\u003e___5.2.2.\u003cbr\u003e배경 이론 \u003cbr\u003e___5.2.3.\u003cbr\u003e실습 2: 텍스트 데이터에 LIME 적용하기 \u003cbr\u003e___5.2.4.\u003cbr\u003e실습 3: 이미지 데이터에 LIME 적용하기 \u003cbr\u003e___5.2.5.\u003cbr\u003e마치며 \u003cbr\u003e5.3. SHAP (SHapley Additive exPlanations) \u003cbr\u003e___5.3.1.\u003cbr\u003e배경 이론 \u003cbr\u003e___5.3.2.\u003cbr\u003e실습 4: 공유 경제 스타트업에서 섀플리 값 사용하기 \u003cbr\u003e___5.3.3.\u003cbr\u003e실습 5: 보스턴 주택 가격 결정 요소 구하기 \u003cbr\u003e___5.3.4.\u003cbr\u003e마치며\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 06장: 필터 시각화(Filter Visualization)\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e6.1.\u003cbr\u003e이미지 필터 시각화 \u003cbr\u003e6.2.\u003cbr\u003e설명 가능한 모델 결합하기 \u003cbr\u003e___6.2.1.\u003cbr\u003e합성곱 신경망과 필터 \u003cbr\u003e6.3.\u003cbr\u003e합성곱 신경망 제작하기 \u003cbr\u003e6.4.\u003cbr\u003e실습 6: 합성곱 신경망 시각화하기 \u003cbr\u003e___6.4.1.\u003cbr\u003e입력값 시각화하고 예측값과 비교하기 \u003cbr\u003e___6.4.2.\u003cbr\u003e필터 시각화 \u003cbr\u003e6.5.\u003cbr\u003e마치며 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 07장: LRP(Layer-wise Relevance Propagation)\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e7.1.\u003cbr\u003e배경 이론 \u003cbr\u003e___7.1.1.\u003cbr\u003e분해(Decomposition) \u003cbr\u003e___7.1.2.\u003cbr\u003e타당성 전파 \u003cbr\u003e7.2.\u003cbr\u003e실습 7: 합성곱 신경망 속 열어보기 \u003cbr\u003e___7.2.1.\u003cbr\u003e합성곱 신경망 학습하기 \u003cbr\u003e___7.2.2.\u003cbr\u003e합성곱 신경망 부분 그래프 구하기 \u003cbr\u003e___7.2.3.\u003cbr\u003e합성곱 신경망에 LRP 적용하기 \u003cbr\u003e___7.3. LRP 등장 이전과 이후의 딥러닝 XAI 동향 \u003cbr\u003e7.4.\u003cbr\u003e마치며\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 08장: 실전 분석 1: 의사 결정 트리와 XAI\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e8.1.\u003cbr\u003e신용 대출 분석 인공지능 만들기 \u003cbr\u003e___8.1.1.\u003cbr\u003e데이터 설명 \u003cbr\u003e___8.1.2.\u003cbr\u003e칼럼 설명 \u003cbr\u003e___8.1.3.\u003cbr\u003e데이터 불러오기 \u003cbr\u003e___8.1.4.\u003cbr\u003e데이터 학습하기 \u003cbr\u003e8.2. XAI를 결합하기 \u003cbr\u003e8.3. XAI로 모델을 파악하기 \u003cbr\u003e8.4. XAI로 모델 개선 근거 마련하기\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 09장: 실전 분석 2: LRP와 XAI\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e9.1.\u003cbr\u003e감정 분석 모델 만들기 \u003cbr\u003e___9.1.1.\u003cbr\u003e데이터 설명 \u003cbr\u003e___9.1.2.\u003cbr\u003e칼럼 설명 \u003cbr\u003e___9.1.3.\u003cbr\u003e데이터 불러오기 \u003cbr\u003e___9.1.4.\u003cbr\u003e데이터 학습하기 \u003cbr\u003e9.2. XAI 결합하기 \u003cbr\u003e9.3. XAI로 원래 인공지능 개선하기 \u003cbr\u003e9.4.\u003cbr\u003e고지사항 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 10장: 이야기를 닫으며\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e10.1.\u003cbr\u003e암흑물질 찾기 \u003cbr\u003e10.2.\u003cbr\u003e기존 모델에 XAI 덧입히기 \u003cbr\u003e10.3. XAI의 미래\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e▣ 11장: 참고자료\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e11.1. XAI 실습 라이브러리 설치하기 \u003cbr\u003e___11.1.1.\u003cbr\u003e파이썬 설치 \u003cbr\u003e___11.1.2.\u003cbr\u003e파이썬 라이브러리 설치 \u003cbr\u003e___11.1.3.\u003cbr\u003e텐서플로 설치 \u003cbr\u003e11.2.\u003cbr\u003e캔들스틱 차트 \u003cbr\u003e11.3.\u003cbr\u003e컨퓨전 행렬 \u003cbr\u003e___11.3.1.\u003cbr\u003e정확도(Accuracy) \u003cbr\u003e___11.3.2.\u003cbr\u003e정밀성(Precision) \u003cbr\u003e___11.3.3.\u003cbr\u003e민감도(Sensitivity, 또는 Recall) \u003cbr\u003e___11.3.4.\u003cbr\u003e특이성(Specificity) \u003cbr\u003e___11.3.5.\u003cbr\u003e낙제율(Fallout) \u003cbr\u003e___11.3.6.\u003cbr\u003eF1-점수(F1-score) \u003cbr\u003e11.4.\u003cbr\u003e텐서플로 슬림 \u003cbr\u003e11.5.\u003cbr\u003e정규화 \u003cbr\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e상세 이미지\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate2996\/MidCate005\/299545119.jpg\" border=\"0\" alt=\"상세 이미지 1\"\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e출판사 리뷰\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e★ 이 책에서 다루는 내용 ★\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e◎ 피처 중요도\u003cbr\u003e◎ 부분 의존성 플롯\u003cbr\u003e◎ XGBoost 모델 구축\u003cbr\u003e◎ LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)\u003cbr\u003e◎ SHAP(SHapley Additive exPlanations)\u003cbr\u003e◎ 필터 시각화\u003cbr\u003e◎ 합성곱 신경망(CNN) 구축\u003cbr\u003e◎ LRP(Layer-wise Relevance Propagation)\u003cbr\u003e◎ 실전 분석 1: 신용 대출 분석 모델 구축하고 설명하기\u003cbr\u003e◎ 실전 분석 2: 사진 감정 분석 모델 구축하고 설명하기\u003cbr\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eGOODS SPECIFICS\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e발행일 : \u003c\/strong\u003e2020년 03월 27일\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e쪽수, 무게, 크기 : \u003c\/strong\u003e340쪽 | 175*235*18mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : \u003c\/strong\u003e9791158392000\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN10 : \u003c\/strong\u003e1158392001\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/center\u003e\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893357248554,"sku":"139462","price":38.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/f0f7f073e84bdcc5dfa54b017f2a89ef.jpg?v=1765398265","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/ko\/products\/139462","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}