XAI는 eXplainable AI의 약어로,AI 모델이 왜 이같은 예측(결과)을 내어놓았는지를 설명하는 기술을 가리킴. 이 글은 XAI에서 사용되는 도구들인coefficient,feature importanceSHAP를 비교 설명함.사실 SHAP를 설명하기 위한 글로,통계분석이나 classic ML의 사용자들에게 익숙한 coefficient와 feautre importance를 통해SHAP의 특징을 설명하는 글임.coefficientcoefficient는 변수에 곱해지는 상수를 가리키는 용어로,ML에선 다음을 의미함:보통 선형모델(linear model), 예를 들어Linear Regression이나Logistic Regression에서변수에 곱해지는 계수를 가리킴 (parameter, weight)...

에어팟을 잃어버림... 케이스 째로... 키링의 키들도 같이... ㅠㅠ

위 그림의 원본은 https://www.researchgate.net/figure/Examples-of-three-stages-of-ULMFiT-training-a-training-on-general-domain-information_fig2_384502200 임. Averaged Stochastic Gradient Descent Weight-Dropped 3-Layer LSTM (AWD 3-Layer LSTM) 의 구조를 사용.상단의 learning rate에 대한 그래프들이 좌/우로 있는데,왼쪽은 layerindex $l$이 증가(upstream layer)할수록 학습률이 큼(Discrimitive Learning Rate)을 의미하고오른쪽은 학습이 진행($t$가 증가)될수록 학습률이 초기엔 증가하다..

가족 구성원들이 돌아가면서...막내는 1월1일을 경계로 독감 A,B 모두 획득하시는 쾌거(??)를...휴일에 약먹고 자는 건 ㅠㅠ자고나니 1월 2일이네... ㅠㅠ

개인적으로 실적지상주의를 정말 두려워하는터라... 능력없이 은혜로 사는 빚진 자임을 항상 느끼고 있어서,최선을 다한 경우엔 최대한 고려를 하려고 하는데... 서있라고 하면 앉고 싶고앉으면 눕고 싶고...누으면 자고 싶은게 사람이라고... 정말 어디까지 막 나갈 수 있는지를 경쟁적으로 보여주는 한 학기였음...여기서 더 편의를 봐주는 건 직무유기 같은데... ㅠㅠ ==;; 잔소리를 해봐야 그걸 들어야 하는 사람들은 아예 없는 경우... 몸도 아픈데... 정신적으로도 힘들다.

0. Laplace Transform의 정의$$\mathcal{L}[x(t)]= \int_{0^-}^{\infty} x(t) e^{-st} dt$$1. 변환할 함수인 shifted impulse 대입$$x(t) = \delta(t-a)$$대입하면$$X(s)=\int_{0^-}^{\infty} \delta(t-a) e^{-st} dt$$ $\delta$의 위치가 적분 범위 안에 있는지 확인해야 적분의 값이 구해지는데, Laplace 적분의 구간은 다음과 같음:$$0^- \le t 즉, $a>0$이면 $\delta(t−a)$는 이 구간 안에 존재하므로, 적분값은 0이 되지 않음.2. $\delta$의 sifting 성질을 적용하기 위한 준비Dirac delta의 기본 성질: sifting property ..