데이터 감사의 필요성

팀은 사용자의 식이 제한과 취향에 맞춰 레시피와 식단을 개인화해 추천하는 AI 요리 앱을 개발하고 있어요. 이 앱은 사용자 선호도, 영양 정보, 피드백을 결합해 맞춤형 경험을 제공합니다. 여러분은 프로젝트 수명 주기 동안 데이터 감사를 계획하고 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Responsible AI 데이터 관리

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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.

Exercise 1: 책임 있는 데이터의 핵심 차원 Exercise 2: 책임 있게 AI 개발하기 Exercise 3: 책임 있는 데이터의 차원 Exercise 4: Responsible AI 지표 Exercise 5: 책임 있는 AI 프로젝트 계획하기 Exercise 6: 책임 있는 데이터 사용 Exercise 7: AI 프로젝트의 공정성 Exercise 8: 책임 있는 AI의 과제 Exercise 9: Responsible AI에서의 트레이드오프 Exercise 10: 전문적 의무와 윤리적 행동

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.

Exercise 1: 데이터 규제 개요 Exercise 2: 데이터 보호 법률 Exercise 3: 프로젝트에서의 데이터 규정 Exercise 4: 데이터 컴플라이언스 Exercise 5: 데이터 소유자 권리와 컴플라이언스 Exercise 6: 데이터 사용 계약(DUA)Exercise 7: 서드파티 라이선스 Exercise 8: 라이선스의 유형 Exercise 9: 라이선스 계약 Exercise 10: 라이선스 선택하기 Exercise 11: 데이터 거버넌스와 데이터 관리 계획(DMP)Exercise 12: 데이터 관리 Exercise 13: DMP의 구성 요소

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.

Exercise 1: 데이터 소스 Exercise 2: 데이터 소스 유형 Exercise 3: 데이터 소스와 책임 있는 차원 Exercise 4: 데이터 소스의 한계 Exercise 5: 데이터 소스의 한계 Exercise 6: 데이터 소스와 편향 Exercise 7: 데이터 소스 선택 Exercise 8: 데이터 소스 평가 Exercise 9: 데이터 증강 Exercise 10: 데이터 통합 Exercise 11: 데이터 통합 단계 Exercise 12: 데이터 통합의 위험과 이점

데이터 감사, 데이터 검증, 편향 완화를 이해합니다. 데이터 전처리와 모델링 단계의 편향 탐지는 재미없게 느껴질 수 있지만, 검증된 기법과 공통 접근법으로 효율적으로 진행해 보겠습니다!

Exercise 1: 데이터 감사 Exercise 2: 프로젝트 생애 주기에서의 데이터 감사 Exercise 3: 데이터 감사의 필요성

현재 연습

Exercise 4: 데이터 검증 Exercise 5: 데이터 검증 정의하기 Exercise 6: 데이터 유효성 검사 접근 방식 Exercise 7: 데이터 검증 모범 사례 Exercise 8: 하위 그룹 분석 Exercise 9: 프로젝트에서의 데이터 검증 Exercise 10: 전처리와 편향 Exercise 11: 편향 완화 Exercise 12: 완화 전략 Exercise 13: 프로젝트 수명 주기 전반의 바이어스 완화 Exercise 14: 편향 완화의 결과 Exercise 15: 배포 이후의 편향 Exercise 16: 축하합니다!