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설명 가능한 가우시안 프로세스
설명 가능한 가우시안 프로세스(XAI-GP)는 가우시안 프로세스 모델의 확률적이고 불확실성을 인지하는 예측과 SHAP 값, 커널 분해 또는 민감도 분석과 같은 체계적인 해석 가능성 도구를 결합하여, 모든 예측에 보정된 신뢰 구간과 예측을 유발한 입력이 무엇인지 감사 가능한 설명이 함께 제공되도록 합니다.
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출처
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/explainable-gaussian-process
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