설명가능한 머신러닝 (IML)

Intrinsic(모델 특정) IML 방법은 예측과 설명 모두에 직접적으로 사용되는 경우가 거의 없으며, -hoc(모델 불가지론적) IML 방법을 추가로 적용하는 방법이 널리 퍼져 있습니다. 또한 Post hoc IML 방법 중에는 Global 방법보다 Local 방법이 더 많이 보고되었으며, 이는 고도로 복잡한 기계 학습 모델을 효과적으로 설명하기 위해 로컬로 그럴듯한 설명을 제공하는 데 중점을 둡니다.

(참조 : https://www.cognex.com/en-us/blogs/deep-learning/research/overview-interpretable-machine-learning-1-methods-obtain-interpretability-machine-learning-models)