이전 글에 이어, 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)는 인공지능 시스템의 투명성과 신뢰성을 높이기 위해 중요한 분야입니다. 아래에 자세히 설명드리겠습니다.설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 1. 설명 가능한 AI란? 설명 가능한 AI(XAI)는 인공지능 시스템이 내리는 결정을 사람들에게 이해할 수 있게 만드는 기술과 방법론을 의미합니다. 이는 AI 모델의 내부 작동 원리를 설명하고, 그 결과를 해석할 수 있게 하여 사용자와 개발자가 신뢰할 수 있도록 합니다. 특히, 고도로 복잡한 딥러닝 모델의 '블랙박스' 문제를 해결하기 위해 필수적입니다. 2. 주요 개념 - **모델 투명성(Model Transparency)**: AI 모델이 어떻게 작동하는지 명확히 이해할 수 ..

최근 알고리즘 분야에서 흥미로운 주제는 다음과 같습니다: 1. **딥러닝과 인공지능(AI) 알고리즘**: 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 특히 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 신경망을 이용한 딥러닝 알고리즘의 발전은 자율주행 자동차, 의료 진단 등 다양한 응용 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 2. **양자 컴퓨팅 알고리즘**: 양자 컴퓨팅은 전통적인 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘는 새로운 패러다임으로, 양자 컴퓨터의 등장에 따라 이를 효과적으로 활용하기 위한 알고리즘 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 특히, 양자 암호화와 같은 보안 분야에서 큰 관심을 받고 있습니다. 3. **강화학습(Deep Reinforcement Learning)**: 강화학습은 에이전트가 ..