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설명 가능 AI - CAM?
결과에 대한 불투명성이 AI를 신뢰못하는 이유이다.
사용자 레벨의 설명이 필요하다(무엇을 보고 판단했는지)
특정분야에서는 설명 가능한 인공지능이 필수이다.
어느 부분을 가지고 판단했는지 알 수 없다. -> XAI는 말해준다.
이걸 통해서 딥러닝 성능을 개선할 수 있다.
학습하는 법을 학습하는 것이다.
사람한테는 쉬운 문제이다. 특징을 비교해서 찾아냈기 때문이다.
전통적인 딥러닝 모델은 엄청난 Data가 필요하다. 충분한 데이터가 있어야만 특징을 구별할 수 있는 것이다.
사람은 사전학습이 되어있기 때문에 가능하다.
5개 중 2개를 구별하는 것을 학습한다. -> 학습하지 않은 데이터라도 구별하는 것을 잘 하게 된다.
기존의 지식으로 학습할 수 있도록 만든다.
2023.12.15 - [인공지능/공부] - 생성형 인공지능 GAN 개념 - autoencoder의 업그레이드 버전
생성형 인공지능 GAN 개념 - autoencoder의 업그레이드 버전
GAN = Generative Adversarial Networks GAN은 이미 실습을 한번 했었다. 아래 포스팅을 통해 한번 확인할 수 있다. 2023.12.07 - [인공지능/공부] - TensorFlow - 생성형 인공지능 GAN TensorFlow - 생성형 인공지능 GAN 여
yoonschallenge.tistory.com
조합도 시킬 수 있게 된다.
온디바이스!
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