▣ 01장: 이야기를 열며
1.1. 다르파(DARPA의 혁신 프로젝트
1.2. XAI (2016-2021
1.3. XAI를 잘하기 위한 조건
___1.3.1. 기존 머신러닝 이론을 충분히 이해하기
___1.3.2. 설명 모델을 어떻게 접목할지 생각하기
1.4. xgboost를 사용한 XAI와 딥러닝 XAI?
1.5. 감사 인사
▣ 02장: 실습환경 구축
2.1. 파이썬 설치
2.2. PIP 설치
2.3. 텐서플로 설치
2.4. 주피터 노트북
2.4.1. Tensorflow-GPU 설치 확인
▣ 03장: XAI 개발 준비
3.1. 머신러닝 이해
3.2. 블랙박스 들여다보기
3.3. 시각화와 XAI의 차이 이해하기
▣ 04장: 의사 결정 트리
4.1. 의사 결정 트리 시각화
4.2. 피처 중요도 구하기
4.3. 부분 의존성 플롯(PDP 그리기
4.4. XGBoost 활용하기
___4.4.1. XGBoost의 장점
___4.4.2. XGBoost는 딥러닝이 아니다
___4.4.3. 기본 원리
___4.4.4. 파라미터
___4.4.5. 실제 동작과 팁
4.5. 실습 1: 피마 인디언 당뇨병 결정 모델
___4.5.1. 학습하기
___4.5.2. 설명 가능한 모델 결합하기
___4.5.3. 모델 튜닝하기
___4.5.4. 마치며
▣ 05장: 대리 분석
5.1. 대리 분석 개론
___5.1.1. 글로벌 대리 분석
___5.1.2. 로컬 대리 분석(Local Surrogate
5.2. LIME
___5.2.1. LIME 알고리즘, 직관적으로 이해하기
___5.2.2. 배경 이론
___5.2.3. 실습 2: 텍스트 데이터에 LIME 적용하기
___5.2.4. 실습 3: 이미지 데이터에 LIME 적용하기
___5.2.5. 마치며
5.3. SHAP (SHapley Additive exPlanations
___5.
