오픈클래스 | 해석 가능한 예측 모델링, eXplainable AI
클래스 소개
기업들이 과거 데이터 분석에 열중하는 이유는 이를 통해 가까운 미래를 예측할 수 있기 때문입니다. 최근에는 머신러닝 기술을 통한 예측 모델링 기법이 발달하면서, 확률 높은 예측을 더욱 쉽고 빠르게 할 수 있게 됐습니다.
eXplainable AI는 해석 가능한 예측 모델링 결과를 제공하는 방법론으로, 예측 결과가 나온 이유 혹은 그 예측 결과에 영향을 미친 요인을 설명할 수 있습니다. 머신러닝을 몰라도 이해할 수 있는 AI 방법론 소개와 함께 오픈서베이가 쌓고 있는 데이터에 이 방법론을 적용해보고 그 결과를 공유합니다.
일정: 2023년 2월 22일(수) 14:00~15:30
장소: 온라인(Zoom), 접속 링크 별도 안내
연사: 황희영 오픈서베이 대표, 전예리 오픈서베이 데이터비즈니스 팀장
✔ 클래스 개요 (난이도 ★★★)
1. eXplainable AI란?
2. eXplainable AI 적용 사례
3. Q&A
이런 점이 궁금하셨다면 클래스에 등록하세요
- AI와 머신러닝, 마케팅 전략에 어떻게 활용될 수 있을까?
- 신제품 매출에 영향을 미치는 요소가 무엇인지 예측해 볼 수 있을까?
- 신규 컨셉 개발, 데이터를 어떻게 분석하고 활용해야 좋을까?
관련 콘텐츠 다시 보기
클래스 영상은 오픈서베이 유튜브에서 다시 볼 수 있습니다.
또, 블로그에서 클래스 내용을 재가공한 아티클을 읽어볼 수 있습니다. 정제된 형태로 내용을 정리하고 싶은 분은 다음 아티클을 확인해보세요.
