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Anchors - High Precision Model-Agnostic Explanations

* Anchor는 쉽게 생각하면 Blackbox 모델의 특정 Instance에 대한 설명을 If-Then 형태의 Rule 형태로 설명한다고 보면 된다. * Anchors는 기존 Blackbox Model을 최대한 적게 호출하기

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[풀잎스쿨]LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

풀잎스쿨 - LIME 발표자료(설명가능한 인공지능 기획!) from Bong-Ho Lee

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[풀잎스쿨]CounterFactual Explanations

CounterFactual Explanations.pdf from Bong-Ho Lee

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Interpretable Machine Learning – A Brief History, State-of-the-Art and Challenges ?

Abstract 원문 We present a brief history of the field of interpretable machine learning (IML), give an overview of state-of-the-art interpretation

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Permutation Importance & Partial Dependence Plot 정리

Permutation Importance과 Pertial Dependence Plot은 Machine Learning Model에서 Input과 Output간의 관계를 이해하기 위한 가장 쉬운 방법론 중 하나이다. Model을 평가하는 여러 방식이 있지만 그

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