머신 러닝 모델의 설명 가능성을 위한 인과 논증 방법
기계 학습 모델의 설명성에 대한 원인적 논증 방법 arXiv:2605.21758v1 발표 유형 : 새로운 추론 : 설명 가능한 AI (XAI) 방법은 모델의 예측에 관련된 특징을 식별하지만 종종 특정 결정을 내리는 이유를 명확히하지 못합니다. 이 작품에서는 원인성과 논쟁 기반 논증을 통합하여 모델이 예측을 할 수있는 이유를 설명하는 새로운 방법을 제시합니다. 우리의 접근 방식은 원인 발견 방법을 사용하여 변수 간의 원인 관계를 먼저 식별하고 결과를 양극적 논증 프레임 워크 (Bipolar Argu
A Causal Argumentation Method for Explainability of Machine Learning 모델에 대한 설명
기계 학습 모델의 설명성에 대한 원인적 논증 방법 arXiv:2605.21758v1 발표 유형 : 새로운 추론 : 설명 가능한 AI (XAI) 방법은 모델의 예측에 관련된 특징을 식별하지만 종종 특정 결정을 내리는 이유를 명확히하지 못합니다. 이 작품에서는 원인성과 논쟁 기반 논증을 통합하여 모델이 예측을 할 수있는 이유를 설명하는 새로운 방법을 제시합니다. 우리의 접근 방식은 원인 발견 방법을 사용하여 변수 간의 원인 관계를 먼저 식별하고 결과를 양극적 논증 프레임 워크 (Bipolar Argumentation Framework, BAF)로 번역하여 특징 간의 지원 및 반대 상호 작용을 나타냅니다. 반 안정적인 의미학을 사용함으로써 특정 결과가 선택되었
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