깁플(GIPL)은 기계학습과 설명 가능한 인공지능(XAI, Explainable AI) 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 주로 데이터 해석과 모델의 결정 과정을 이해하기 위한 방법론을 포함한다. 깁플은 일반적으로 비선형 모델의 예측을 해석하는 데 사용되며, 어떤 입력 데이터가 특정 결과를 도출하는지에 대한 통찰력을 제공한다.

이 기법은 다양한 알고리즘에 대한 적용이 가능하며, 주로 결정 트리(decision tree), 회귀 모델(regression model) 등에서 그 유용성이 두드러진다. 데이터셋의 구조와 변수 간의 관계를 시각적으로 표현함으로써, 사용자는 모델의 작동 원리를 보다 쉽게 이해할 수 있다.

깁플 기술은 특히 의료, 금융, 에너지 분야 등에서 데이터 기반 의사결정 시 중요한 역할을 하며, 투명성을 중시하는 현재의 인공지능 연구 트렌드에 부합하는 특징을 갖는다. 이러한 깁플 기법들은 알고리즘의 신뢰성을 높이고, 사용자가 모델 결과에 대한 신뢰를 가질 수 있도록 돕는다.