의료용 인공지능의 블랙박스 해독하기
※ 기사. https://undark.org/2019/12/04/black-box-artificial-intelligence/ 참고문헌: https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2019182716 참고문헌: https://www.bmj.com/content/364/bmj.l886.long 참고문헌: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589750019301232 연구자들 사이에 딥러닝 도구가 어떻게 결정하는지에 대한 요청과 해석가능성(interpretability)에 대한 논쟁이 증가하고 있음. -많은 기계학습 도구는 여전히 블랙박스이며, 최근 한 저널(BMJ Clinical Research)에는 블랙박스가 타당한 이유 없이 판결을 내린다는 지적이 실림. -일부 어플리케이션에서는 모델이 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요함. -해석은 들어가는 데이터와 나오는 것 사이의 실제 연관성을 보여주지 않음. -컴퓨터과학자들이 딥러닝 도구가 어떻게 작동하는지 보여줄 방법을 찾더라도, 의사들은 그 설명이 ...
과학기술발전 2019.12.10
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