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강의

Python으로 배우는 Explainable AI

중급기술 수준

업데이트됨 2026. 5.

Scikit-learn, SHAP 및 LIME을 활용하여 투명하고 신뢰할 수 있으며 책임감 있는 AI 시스템을 테스트하고 구축하는 데 필요한 핵심 기술을 습득하세요.

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PythonArtificial Intelligence4시간14 동영상42 연습 문제3,450 XP7,993성취 증명서

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강의 설명

Explainable AI는 데이터 과학자와 Machine Learning 실무자에게 필수입니다. 이 강의에서는 Python을 사용해 AI 모델의 동작을 해석하는 방법을 익히게 됩니다. Python의 Scikit-learn 라이브러리와 SHAP, LIME 같은 도구를 활용해 모델 동작을 시각화하고 통찰을 얻어 보세요. 강의를 마치면 더 투명하고 신뢰할 수 있으며 책임 있는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.

선수 조건

Unsupervised Learning in Python Introduction to Deep Learning with PyTorch

1

Foundations of Explainable AI

Begin your journey by exploring the foundational concepts of explainable AI. Learn how to extract decision rules from decision trees. Derive and visualize feature importance using linear and tree-based models to gain insights into how these models make predictions, enabling more transparent decision-making.

Introduction to explainable AI

Decision trees vs. neural networks

Model-agnostic vs. model-specific explainability

Explainability in linear models

Computing feature impact with linear regression

Computing feature impact with logistic regression

Explainability in tree-based models

Computing feature importance with decision trees

Computing feature importance with random forests

2

Model-Agnostic Explainability

Unlock the power of model-agnostic techniques to discern feature influence across various models. Employ permutation importance and SHAP values to analyze how features impact model behavior. Explore SHAP visualization tools to make explainability concepts more comprehensible.

Permutation importance

Permutation importance for MLPClassifier

Coefficients vs. permutation importance

SHAP explainability

Finding key medical charge predictors with SHAP

Finding key heart disease predictors with SHAP

SHAP kernel explainer

Kernel explainer for MLPRegressor

Kernel explainer for MLPClassifier

SHAP vs. model-specific approaches

Visualizing SHAP explainability

Feature Importance plots for admissions analysis

Analyzing feature effects with beeswarm plots

Assessing impact with partial dependence plots

3

Local Explainability

Dive into local explainability, and explain individual predictions. Learn to leverage SHAP for local explainability. Master LIME to reveal the specific factors influencing single outcomes, whether through textual, tabular, or image data.

Local explainability with SHAP

Global vs. local explainability

SHAP for explaining income levels

Local explainability with LIME

Interpreting regressors locally

Interpreting classifiers locally

Text and image explainability with LIME

Explaining sentiment analysis predictions

Explaining food image predictions

4

Advanced topics in explainable AI

Explore advanced topics in explainable AI by assessing model behaviors and the effectiveness of explanation methods. Gain proficiency in evaluating the consistency and faithfulness of explanations, delve into unsupervised model analysis, and learn to clarify the reasoning processes of generative AI models like ChatGPT. Equip yourself with techniques to measure and enhance explainability in complex AI systems.

Explainability metrics

Evaluating SHAP explanation consistency

Evaluating faithfulness with LIME

Explaining unsupervised models

Feature impact on cluster quality

Feature importance in clustering with ARI

Explaining chat-based generative AI models

Chain-of-thought to discover reasoning

Self-consistency to assess confidence

Congratulations

Python으로 배우는 Explainable AI

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완료

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