728x90 데이터사이언스실무1 [PYTHON] XAI 결과와 비즈니스 로직 상충 시 3가지 판단 기준과 해결 방법 데이터 사이언스 실무에서 모델의 예측 성능만큼 중요해진 것이 바로 설명 가능성(Explainability)입니다. 특히 금융, 의료, 인사 채용 등 고위험 의사결정 영역에서 SHAP(SHapley Additive exPlanations)이나 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)은 블랙박스 모델의 내부를 들여다보는 표준 도구가 되었습니다. 하지만 현업에서는 "AI는 A 변수가 중요하다고 하는데, 수십 년간의 비즈니스 도메인 지식은 B가 중요하다고 한다"는 식의 충돌이 빈번하게 발생합니다. 이러한 불일치는 모델의 오류일까요, 아니면 데이터가 발견한 새로운 통찰일까요? 본 포스팅에서는 XAI 지표와 비즈니스 로직이 상충할 때 개발자와 데이터 사이언티스.. 2026. 4. 28. 이전 1 다음 728x90
