- 부제 주요 파이썬 라이브러리를 활용한 개별 기술 학습과 실습까지
- 저자 오오쓰보 나오키, 나카에 도시히로, 후카사와 유타, 도요카 쇼, 사카모토 뎃페이, 사토 마코토, 이가라시 겐타, 이치하라 다이키, 호리우치 신고
- 역자 김대희
- 출판사 비제이퍼블릭
- 출간/배본가능일 2022년 11월 24일
- 정가 27,000원
- 페이지 284쪽
어느덧 우리 주변에서 AI를 쉽게 접할 수 있는 시대가 되었다.
여러 다양한 기업에서도 AI를 통해 전략을 수립하거나 투자를 결정하고, 데이터 관련 법이 제정 및 공표되어 빅데이터를 수집하고 활용하는 근거가 마련되고 있다.
하지만 AI가 갑자기 일반적인 결과에서 벗어나 엉뚱한 결과를 도출한다면 어떻게 될까? 만약 생명과 관련된 AI에 이러한 문제가 발생한다면 큰 사고로도 이어질 수 있다.
하지만 ‘AI의 책임성’, 즉 AI가 도출하는 추론 결과에 명확한 근거를 제시하기 어려운 것이 현실인데, 이때 그 해결책으로써 'eXplainable AI', 즉 XAI가 주목받고 있다.
XAI는 AI에 관한 업무를 수행하거나 관심이 있다면 반드시 알아두어야 할 분야이다.
이 책은 XAI의 배경부터 개별 기술까지 체계적으로 학습하고 몇 가지 주요 라이브러리를 시험 삼아 구동해 보면서 실무 지식을 얻을 수 있는 해설서이다.
특히 각 기술들을 최소한의 수학적 전개를 통해 설명하며, 파이썬으로 구현하기 때문에 XAI를 실무에서 빠르게 적용할 수 있도록 하며, 그 외에 XAI에 대한 주요 이슈 및 앞으로의 전망도 설명한다.
XAI가 무엇인지 개념을 잡고 싶거나 각 기술을 직접 소스 코드로 구현해 빠르게 확인해 보고 실무에 적용하려는 분들에게 꼭 필요한 책이 될 것이다.
소스 코드 다운로드 https://github.com/bjpublic/XAI
본격적으로 AI가 업무 환경에 투입되고 있습니다. 이에 따라 AI 차세대 기술인 XAI(eXplainable AI, AI가 도출한 결과에 인간이 이해할 수 있는 이유나 근거를 제시하여, 인간과 AI를 연결하는 기술)도 동시에 각광받고 있습니다. 하지만 현재 공개된 다양한 XAI 소스 코드들 중 대부분은 연구자를 대상으로 한 논문이고, 실무 현장의 실정에 입각한 기술적 해설서는 그리 많지 않습니다. 특히 AI 업무 시 ‘공평성’, ‘책임성’, ‘투명성’이라는 3가지 요구사항을 갖추어야 하며, 그중에서도 ‘AI의 책임성’은 엔지니어와 사업가 양쪽에서 중요한 과제임에도 불구하고 책임성에 대한 기본적인 인식을 포함한 모든 내용들이 체계적으로 정리되지 못한 상황입니다.
이 책에서는 실제로 AI에 어떠한 ‘설명’이 필요하고 XAI를 통해 무엇이 가능한지를 친절하게 설명합니다. XAI의 기본 이론 및 대표적인 XAI 기술을 소개하고, 소스 코드를 구현하면서 실무적인 XAI 지식도 습득할 수 있습니다. 또한 파이썬의 XAI 라이브러리인 LIME이나 SHAP 등의 사용 방법도 소개합니다. 이 책을 통해 당신의 AI를 한층 더 이해하고 발전시켜 보시기 바랍니다.