머신러닝의 블랙 박스 모델을 소개하는 첫 번째 블로그와 두 번째 블로그를 통해서 머신러닝 모델의 복잡성과 머신러닝의 뛰어난 예측 결과를 활용할 수 있는 해석력이 필요한 이유, 적용 분야에 대해서 소개해드렸는데요. 이번에는 기업 실무자 입장에서 SAS 비주얼 데이터 마이닝 앤드 머신러닝(SAS Visual Data Mining and Machine Learning)을 활용한 SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360)에서 해석 기법과

지난 'SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 머신러닝의 블랙 박스 모델이란’ 블로그에서 머신러닝 모델은 다면적이고 계속 진화하는 주제라고 소개해드린 바 있는데요. 오늘은 머신러닝 모델의 해석력(Interpretability)에 대해 자세히 살펴보고자 합니다. 머신러닝 모델은 놀라운 예측 능력을 제공하지만 매우 복잡하여 이해하기 쉽지 않습니다. 또한 머신러닝 모델은 예측한 결과에 대한 명확한 설명도 제공하지 않기