| 연구목표 |
실세계 데이터를 기반으로 학습 및 추론을 통하여 의사결정을 도출하고 그 이유를 사람이 이해 가능한 방식으로 제시할 수 있는 인공지능 기술○ (설명 가능한 인공지능 시스템) 주어진 데이터에 대해서 분류, 예측 뿐 만 아니라 결정에 대한 인과관계를 분석하여 적절한 이유를 제공하는 인공지능 SW 기술○ (적은 데이터로 학습하는 인공지능 시스템) 기존에 학습된 모... |
| 연구내용 |
1세부 – 설명가능 인공지능 기술● 독립 변수와 보상 프로세스 기반의 강화 학습 인과관계 추론 알고리즘 개발● 시계열 및 손실 데이터 환경에서의 모델 신뢰성 제공 기법 연구● 다중 시계열 데이터를 설명하는 베이지안 커널 학습/추론 고속화 알고리즘 개발● 시계열 데이터 이유 설명 심층 학습 모델 설계/학습● 심층 강화학습 알고리즘 기반 기계학습 모델 예측의 ... |
| 기대효과 |
● 설명 가능한 실세계 인과관계 모델 융합형 학습 추론 SW 공개● 설명 가능한 의료/금융 빅데이터 분석 국제 경진대회 개최● 모델 신뢰도 해석 기술, 원샨 강화학습 기술, 설명가능성 정량화 기술 논문 및 특허 출원 |
| 키워드 |
상호작용학습,설명가능 인터페이스,심층학습,원샷/제로샷 학습,인과관계 발견 |