데이터의 편향은 모델링을 크게 왜곡해 불공정하거나 부정확한 예측으로 이어질 수 있어요. 이러한 편향을 찾아내려면 편향의 근원을 이해해야 합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
AI에서 책임 있는 데이터 관리의 핵심 이론을 학습합니다. 보안, 투명성, 공정성 등 주요 차원을 살펴본 뒤, 이와 관련된 지표와 과제를 개념화하고, Responsible AI와 다른 비즈니스·기술 요구 사항 간의 균형을 잡는 방법을 이해합니다.
데이터 관련 규정은 모든 AI 프로젝트의 합법성을 좌우합니다. 핵심 규정, 제3자 라이선스, 그리고 사전 동의와 데이터 공유 계약(법률 자문과 함께)을 위한 컴플라이언스 전략을 학습하세요. 마지막으로, 프로젝트 전 생애주기에 걸쳐 준법을 유지할 수 있도록 강건한 데이터 거버넌스 전략과 데이터 관리 계획을 수립하는 방법을 익힙니다.
데이터의 출처, 성격, 시의성을 이해해 합법성, 다양성, 공정성을 강조하며 책임 있게 데이터 소스를 선택하고 통합하는 방법을 익힙니다. 편향의 유형과 발생 원인을 살펴보며 데이터의 공정성과 대표성을 점검해, 모델링을 위한 포괄적인 데이터셋을 구성합니다.
현재 연습
데이터 감사, 데이터 검증, 편향 완화를 이해합니다. 데이터 전처리와 모델링 단계의 편향 탐지는 재미없게 느껴질 수 있지만, 검증된 기법과 공통 접근법으로 효율적으로 진행해 보겠습니다!
