현재 찾아본 것은 다음과 같음. 추가적으로 있다면 알려주세요! Python Packages (20.09.14) pkg name github DeepLearning interpret github.com/interpretml/interpret O? explainx github.com/explainX/explainx O?(not yet in tutorial)(20.09.14) XAI github.com/EthicalML/xai X SHAP github.com/slundberg/shap O LIME github.com/marcotcr/lime O CEML github.com/andreArtelt/ceml O DICE github.com/interpretml/DiCE O eli5 eli5.readthedocs.i..

딥러닝 모델들이 black-box 형태의 모델이기 때문에 해석을 하는 데 있어서 사람들의 많은 요구사항들이 있다. 그중에서 유명한 것은 eli5, shap, lime, skater와 같은 알고리즘들을 사용하고, 만약 이러한 알고리즘을 적용하기 어렵다면, surrogate model을 통해 해당 모델에 대한 설명 가능한 모델을 새로 만들어서 모델을 해석하는 방법도 있다. 아래 블로그는 XAI에 대해서 정리한 글이라서 참고하시면 될 것 같다. 해당 글에서는 ELI5 /Skater / SHAP에 대한 설명을 해주고 있다. 대한 예제는 해당 블로그에도 있으니 참고하길 바란다. 여기선 skater라는 것을 보게 됐는데, 이것도 적용을 해봐야겠다. https://towardsdatascience.com/explai..