머신러닝(ML) 및 인공지능(AI) 모델이 헬스케어 및 과학 연구와 같은 중요 분야에 통합됨에 따라, 정확할 뿐만 아니라 해석 가능한 모델이 필요하다. LeapFactual은 조건부 흐름 매칭을 기반으로 하는 새로운 반사실 설명 알고리즘으로, 기울기 소실, 불연속적인 잠재 공간, 학습된 결정 경계와 실제 결정 경계 사이의 정렬에 대한 과도한 의존성과 같은 기존 반사실 생성 방법의 한계를 극복한다. LeapFactual은 정확하고 유익한 반사실을 생성하며, 모델 불가지론적 접근 방식을 사용하여, 인간 주도 시스템을 포함한 다양한 모델에 적용 가능하다.
