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본 연구는 금융 분야에서 블랙박스 문제를 해결한 TabNet 기반 딥러닝 모델을 개발하여 미국 FICO사의 HELOC 데이터를 대상으로 72.09% 예측 정확도를 달성했다. TabNet 설명 매서드를 통한 예측 결과의 유효성을 확인하였으며, 향후 TabNet을 활용해 비즈니스에서 딥러닝의 단점을 보완하여 투명성 높고 신뢰 가능한 인공지능의 활용에 대한 대안이 될 것으로 기대한다.
목차
Abstract
서론
이론적 배경
딥러닝 기반의 개인신용평가
설명 가능한 인공지능
TabNet
연구 프레임워크
실험 및 실험결과
TabNet 기반 예측 모형 구축
TabNet의 모형 해석 결과 도출
모형 해석 결과의 통합
결론
참고문헌
서론
이론적 배경
딥러닝 기반의 개인신용평가
설명 가능한 인공지능
TabNet
연구 프레임워크
실험 및 실험결과
TabNet 기반 예측 모형 구축
TabNet의 모형 해석 결과 도출
모형 해석 결과의 통합
결론
참고문헌
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