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[Open DMQA Seminar] Application of Shapely value for Tire Manufacturing

Shapely value는 인공지능 모델이 도출한 결과를 어떤 근거로 의사 결정을 내렸는지 알 수 있게 설명을 추가하는 기법이다. Shapely value 일반적으로 인공지능 모델의 성능을 개선하거나, 결과에 대해 소통을 위한 수단으로 사용할 수 있다. 이 외에도 Shapely value는 다양하게 활용 가능한데, 이번 세미나에서는 타이어 제품 설계 시 적용 방법에 대해 소개하고자 한다. 참고 문헌 : [1] 안재현. (2020). XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다, 위키북스. [2] Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016, August). " Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (pp. 1135-1144). [3] Lundberg, S. M., & Lee, S. I. (2017, December). A unified approach to interpreting model predictions. In Proceedings of the 31st international conference on neural information processing systems (pp. 4768-4777). [4] https://github.com/slundberg/shap