일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 딥러닝
- Bert
- 신뢰성
- ChatGPT
- 머신러닝
- 케라스
- AI Fairness
- 트랜스포머
- 지피티
- trustworthiness
- fairness
- cnn
- 챗지피티
- gpt2
- Ai
- GPT-3
- XAI
- word2vec
- DevOps
- GPT
- ML
- 설명가능성
- nlp
- 인공지능
- 챗GPT
- 자연어
- 인공지능 신뢰성
- Tokenization
- Transformer
- MLOps
Archives
- Today
- Total
목록individual conditionla expectation (1)
research notes
Partial Dependency Plot (PDP plot)
1. Partial Dependency Plot 개요 PDP는 관심 대상인 변수와(input features of interest) 타겟 간에 어떠한 관계가 있는지 두 대상간의 상호작용을 시각화하고 분석하는 방법이다. 이 때, 관심 대상인 변수는 최대 2개까지 함께 확인할 수 있는데 변수가 2개를 넘게 되면 타겟을 포함하여 시각화 해야하는 값이 3개를 넘어가면서 시각적으로 표현하기 매우 어렵기 때문이다. 여러개의 특징(features) 중에서 영향력을 보고 싶은 특징을(input features of interest) \(x_{s}\)(selected), 그 외 선택되지 않은 특징을 \(x_{c}\)(complement)라고 하자. PDP는 \(x_{s}\), \(x_{c}\) 간에 서로 독립임을 가정하..
인공지능 신뢰성/eXplainable AI(XAI)
2022. 6. 23. 21:03