What-If Tool

## 개요**What-If ToolWIT)은 구글(Google)이 개발한 시각적 분석 도구로, 머신러닝 모델의 동작을 직관적으로 탐색하고 분석할 수 있도록 설계된 인공지능(AI) 도구입니다 이 도구는 머신러닝 모의 예측 결과를 시각화하고, 다양한 입력 조건을 변경했을 때 모델의 출력이 어떻게 달라지는지 실시간으로 확인할 수 있게 해줍니다. 특히 모델의 **공정성**(fairness), **편향성**(bias), **의사결정 경계decision boundary) 등을 분석하는 데 유용하며, 데이터 과학자, 개발자, 정책 결정자 등 다양한 이해관계자가 모델의 행동을 쉽게 이해하고 개선할 수 있도록 지원합니다.

What-If Tool은 TensorFlow 및 TensorFlow Extended(TFX) 생태계와 긴밀하게 통합되어 있으며, 주로 **TensorBoard** 또는 **Jupyter Notebook** 환경에서 사용됩니다. 오픈소스로 제공되어 누구나 무료로 사용할 수 있으며, GitHub에서 소스 코드와 문서를 확인할 수 있습니다.

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## 주요 기능

### 1. 입력 데이터 조작 및 실시간 예측
What-If Tool은 사용자가 데이터 샘플의 특정 값을 직접 조작할 수 있도록 허용합니다. 예를 들어, 나이, 소득, 성별 등의 특성을 변경하면서 모델의 예측 결과가 어떻게 변하는지 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 민감도와 특성 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있습니다.

### 2. 모델 비교 기능
두 개의 서로 다른 머신러닝 모델을 동시에 로드하여 동일한 입력에 대해 어떻게 다른 예측을 내놓는지 비교할 수 있습니다. 이 기능은 모델 최적화, 버전 비교, 또는 다른 알고리즘의 성능 평가에 유용합니다.

### 3. 공정성(Fairness) 분석
WIT는 특정 민감한 속성(예: 성별, 인종 등)에 따라 모델의 예측이 어떻게 달라지는지 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자는 특정 집단에 대한 **정확도**, **정밀도**, **재현율**, **거부율** 등을 계산하여 편향 여부를 평가할 수 있습니다.

예를 들어, 대출 승인 모델이 남성과 여성에게 동등하게 작동하는지, 특정 인종 집단에 불리한 결과를 내는지 등을 시각적으로 분석할 수 있습니다.

### 4. 의사결정 경계 시각화
분류 모델의 경우, WIT는 특성 공간에서의 의사결정 경계를 시각화할 수 있습니다. 특히 이진 분류 문제에서 두 클래스 간의 경계를 2D 또는 3D 공간에 투영하여 모델이 어떤 기준으로 분류를 하는지 직관적으로 파악할 수 있습니다.

### 5. 샘플 탐색 및 오류 분석
사용자는 예측 오류(예: 실제 라벨과 예측 라벨이 다른 샘플)를 필터링하여 분석할 수 있습니다. 이는 모델의 약점을 식별하고 개선 방향을 제시하는 데 큰 도움이 됩니다.

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## 사용 환경 및 설치 방법

What-If Tool은 다음과 같은 환경에서 사용할 수 있습니다:

- **Jupyter Notebook**
- **Colab (Google Colaboratory)**
- **TensorBoard**

### 설치 예시 (Jupyter Notebook 기준)

```bash
pip install witwidget
```

```python
import witwidget
from witwidget.notebook.visualization import WitConfigBuilder, WitWidget
```

모델과 데이터셋을 준비한 후, `WitConfigBuilder`를 사용해 설정을 구성하고 `WitWidget`을 통해 인터페이스를 띄울 수 있습니다.

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## 활용 사례

### 1. 금융 리스크 평가 모델 분석
대출 신청자의 신용도를 평가하는 모델에서, 소득 수준이나 직업 유형을 조정하면서 승인 여부가 어떻게 달라지는지 시뮬레이션. 특정 소득 구간에서 불균형한 거부율이 발생하는지 분석.

### 2. 의료 진단 보조 시스템
환자의 생체 데이터를 입력받아 질병 여부를 예측하는 모델에서, 나이나 성별을 변경했을 때 진단 결과가 과도하게 영향을 받는지 확인하여 편향 여부를 평가.

### 3. 자동화된 채용 시스템 감사
지원자의 경력, 학력, 성별 등을 조작하면서 채용 추천 여부를 분석하여, 성별이나 연령에 따른 차별적 요소가 있는지 감사.

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## 장점과 한계

### 장점
- **직관적인 UI**: 코딩 없이도 마우스 클릭과 드래그만으로 모델 분석 가능.
- **실시간 반응**: 입력 변경에 즉각적인 예측 결과 제공.
- **공정성 분석 내장**: AI 윤리 및 책임형 AI 구현에 유용.
- **다양한 모델 지원**: TensorFlow, scikit-learn, PyTorch 등 다양한 프레임워크와 연동 가능.

### 한계
- **대규모 데이터셋 처리 제한**: 매우 큰 데이터셋은 메모리 문제로 인해 완전히 로드되지 않을 수 있음.
- **사용자 교육 필요**: 처음 사용하는 경우 인터페이스에 익숙해지는 데 시간이 소요될 수 있음.
- **모델 호환성 제약**: 일부 복잡한 모델 구조는 완벽히 지원되지 않을 수 있음.

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## 관련 자료 및 참고 문서

- [What-If Tool 공식 GitHub 저장소](https://github.com/tensorflow/tensorboard/tree/master/tensorboard/plugins/whatif)
- [TensorFlow 공식 문서 - WIT](https://www.tensorflow.org/tensorboard/what_if_tool)
- [Google AI Blog: Introducing the What-If Tool](https://ai.googleblog.com/2018/09/introducing-what-if-tool-for.html)
- [WIT 사용 예시 Colab 노트북](https://colab.research.google.com/github/pair-code/what-if-tool/blob/master/what_if_tool_playground.ipynb)

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## 결론

What-If Tool은 머신러닝 모델의 투명성과 책임성을 높이는 데 중요한 역할을 하는 도구입니다. 특히 모델의 편향성과 공정성 분석 기능은 AI 윤리(AI Ethics)와 책임형 AI(Responsible AI) 구현을 위한 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 데이터 과학자뿐만 아니라 정책 입안자, 감사 담당자 등 비기술 전문가도 쉽게 사용할 수 있어, AI 시스템의 사회적 신뢰를 높이는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 AI 모델의 검증과 감시 도구로서 그 중요성은 계속 커질 것으로 예상됩니다.