[KT Aivle 3기 AI] 26일차. AI 모델 해석 및 평가

KT Aivle School 3기 AI 26일차

• 강사 : 한기영 강사님
• 주제 : AI 모델 해석 및 평가
• 내용 :
  • 지금까지 배운 내용 복습
  • 모델 별로 변수 중요도(Feature Importance)를 확인해보자
  • 변수 중요도를 확인 못하는 경우 Permutation Feature Importance(PFI)를 통해 확인해보자.

✅ 26일차. AI 모델 해석 및 평가

오늘은 데이터 분석에 대해서 강의 해주셨던 한기영 강사님께서 다시 오셨다! AI반의 담임이라고 생각하시면서 엄청 열정적으로 가르쳐주셔서 너무 좋았다.

우선 이때까지 배운 내용들을 복습겸 데이터를 불러와서 전처리하고 각종 모델을 만들어보며, GridSearch를 진행하고 학습 과정을 시각화해봤다.

그 후에는 모델에서 어떤 feature가 중요할지 판단하는 변수 중요도에 대해서 배웠다. 그리고 Class Imbalance에 대해서도 간단하게 배웠고, 알고리즘과 상관 없이 변수 중요도를 파악할 수 있는 방법인 PFI(Permutation Feature Importance)에 대해 배웠다.

[AI모델 해석 및 평가 실습코드]

✅ 구글 코랩 Pro 지원!

오늘 구글 코랩 Pro를 약 6주간 지원해준다고 결제하라는 공지가 떴다! 생각도 안하고 있었는데, 역시 KT인가..했다. 근데 또 이제부터 시작이라고 생각이 들었다. 일정을 보니 다음주 부터는 시각지능 딥러닝을 배우고, 그 다음주는 일주일 통으로 미니프로젝트가 예정되어 있었다. 그러고는 언어지능 딥러닝 일주일을 배우고 그 뒤로는 3주간 미니프로젝트가 예정되어 있었다. 미니프로젝트가 쭉 예정되어 있는 것을 보니, 설레기도 하고 약간 두렵기도 했다.. ㅎㅎ 미니프로젝트 전까지 열심히 배워서 좋은 성과를 내야겠다!