생성 모델 (7)

주요 특징

- AI 시스템은 우리의 일상 생활에 통합되어 있지만, 그들의 의사 결정 과정은 윤리적인 우려와 신뢰성에 대한 의문을 제기할 수 있습니다.

- 연구자들은 AI 의사 결정에 대한 설명을 인간이 이해하기 쉬운 방식으로 제공하기 위해 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 생성 모델의 사용을 탐구하고 있습니다.

- 생성 모델은 입력 기능과 출력 레이블이 서로 어떻게 관련되어 있는지 학습하여 데이터의 기본 구조를 이해하려고 합니다.
- 차별적 모델은 서로 다른 데이터 클래스 간의 경계를 학습하고 교육 데이터에서 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터를 분류하는 데만 초점을 맞추고 있습니다.

- SVM, 로지스틱 회귀 분석 및 인공 신경망은 차별적 모델의 예이며, 생성적 적대적 네트워크(GAN) 및 VAE(Variational Autoencoder)는 생성 모델의 예입니다.

 

결론

 인공지능(AI) 시스템이 일상 생활에서 더 널리 퍼지면서 의사 결정 과정에 대해 명확하고 포괄적인 설명을 제공할 수 있는 설명 가능한 인공지능(XAI)에 대한 필요성이 증가하고 있습니다.

 바로 여기서 생성 모델이 등장합니다. 생성 모델은 훈련 데이터 세트와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있는 AI 모델로, 인간이 이해하기 쉬운 방식으로 AI 의사 결정에 대한 설명을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 반면, 차별 모델은 서로 다른 데이터 클래스 간의 경계 학습에만 초점을 맞추고 있으며, 일반적으로 더 단순하고 효율적입니다.