What-If Tool
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What-If Tool
개요
What-If Tool(WIT)은 Google의TensorFlow Extended**(X) 프로젝의 일환으로 개발된 시각적 분석 도구로, 머신러닝 모델의 동작을 탐색하고 해석하는 데 중점을 둔 인공지능I) 분석 플폼입니다. 이 도구는 사용자가 머신러닝 모델의 예측 결과에 영향을 미치는 다양한 요소를 직관적으로 조작하고 시각화할 수 있도록 설계되어 있어, 모델의 공정성, 정확성, 견고성(robustness) 등을 평가하는 데 유용합니다.
What-If Tool은 주로 TensorBoard와 Jupyter Notebook 환경에서 사용되며, 학습된 모델과 입력 데이터를 기반으로 다양한 "가정(Given that)" 시나리오를 실험할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 특정 입력 값이 변경되었을 때 모델의 예측이 어떻게 달라지는지를 실시간으로 확인할 수 있습니다.
주요 기능
1. 모델 행동 시각화
What-If Tool은 사용자가 제공한 모델과 데이터셋을 기반으로 각 샘플에 대한 모델의 예측 결과를 표 형태로 보여줍니다. 이를 통해 사용자는 개별 데이터 포인트에 대한 예측 확률, 분류 결과, 회귀값 등을 쉽게 분석할 수 있습니다.
2. 가정 기반 분석 (What-If Analysis)
도구의 핵심 기능은 "만약에(What-if)" 질문을 던지고 그에 대한 모델 반응을 즉시 확인할 수 있다는 점입니다. 예를 들어:
- 만약 이 사람의 소득이 10% 증가한다면, 대출 승인 여부가 바뀔까?
- 만약 성별 값을 반전시키면, 채용 예측에 차이가 생길까?
이러한 실험을 통해 모델의 민감도와 편향(bias)을 탐지할 수 있습니다.
3. 공정성(Fairness) 평가
What-If Tool은 공정성 지표를 계산하는 기능을 내장하고 있습니다. 예를 들어, 인종, 성별, 연령 등 특정 속성을 기준으로 모델의 예측 결과를 그룹화하여, 정확도, 정밀도, 재현율, FPR(거짓 양성율) 등을 비교할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 특정 집단에 대해 불공정한 결정을 내리는지 여부를 분석할 수 있습니다.
4. 개별 예측의 설명 (Counterfactual Examples)
도구는 반실제(counterfactual) 예제를 생성할 수 있습니다. 즉, 어떤 입력이 약간만 변경되었을 때 예측 결과가 달라지는 데이터 포인트를 찾아줍니다. 이는 모델의 결정 경계(decision boundary)를 이해하고, 중요한 특성(feature)을 식별하는 데 유용합니다.
5. 다중 모델 비교
여러 모델을 동시에 로드하여 동일한 데이터에 대한 예측 결과를 비교할 수 있습니다. 이를 통해 모델 간 성능 차이, 예측 일관성 등을 평가할 수 있습니다.
사용 환경
What-If Tool은 다음과 같은 환경에서 사용할 수 있습니다:
| 환경 | 설명 |
|---|---|
| Jupyter Notebook | Python 기반 분석 환경에서 직접 통합 가능. [witwidget](/doc/%EA%B8%B0%EC%88%A0/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%8B%9C%EA%B0%81%ED%99%94/%EC%8B%9C%EA%B0%81%ED%99%94%20%EB%8F%84%EA%B5%AC/witwidget) 라이브러리를 설치하여 사용. |
| TensorBoard | TFX 파이프라인과 연동하여 모델 평가 시 시각화 도구로 활용. |
| Colab | Google Colab에서도 쉽게 실행 가능하며, 예제와 함께 제공되는 공개 튜토리얼이 많음. |
설치 및 사용 예시 (Jupyter Notebook)
# 설치
!pip install witwidget
# Jupyter 확장 활성화
!jupyter nbextension install --py --symlink --sys-prefix witwidget
!jupyter nbextension enable --py --sys-prefix witwidget
# Python에서 로드
from witwidget.notebook.visualization import WitConfigBuilder
from witwidget.notebook.visualization import WitWidget
활용 사례
- 금융 분야: 대출 승인 모델의 편향 여부 분석 (예: 성별, 인종 기반 차별 가능성)
- 의료 분야: 환자 진단 모델의 민감도 테스트 (예: 나이 또는 병력 변경 시 예측 변화)
- HR/채용 시스템: 채용 예측 모델에서 성별이나 학력에 따른 불균형 탐지
- 자율주행: 센서 입력 변화에 따른 판단 변화 시뮬레이션
장점과 한계
장점
- 직관적인 GUI: 코딩 없이도 모델 분석 가능
- 실시간 피드백: 입력 변경에 즉각적인 예측 반영
- 공정성 분석 지원: AI 윤리 평가에 적합
- 오픈소스: 무료로 사용 가능하며 커뮤니티 지원 활발
한계
- 대규모 데이터 제한: 수십만 건 이상의 데이터 처리는 성능 저하 발생
- 모델 형식 제한: TensorFlow, TFLite, SavedModel 등 특정 형식에 최적화
- 시각화 깊이 제한: 고급 해석 기법(예: SHAP, LIME)과의 통합은 별도 필요
참고 자료 및 관련 문서
- What-If Tool 공식 GitHub 저장소
- Google AI Blog - Introducing the What-If Tool
- TensorBoard에서 WIT 사용 가이드
- WIT를 활용한 공정성 분석 튜토리얼 (Colab)
What-If Tool은 단순한 시각화 도구를 넘어서, 투명하고 책임감 있는 AI 개발을 위한 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. 특히, AI 윤리와 공정성에 대한 사회적 관심이 높아지는 현 시점에서, 모델 개발자와 정책 결정자 모두에게 중요한 분석 수단이 되고 있습니다.
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