편향 감소1 데이터 편향 문제 전문적 분석(머신러닝 모델의 공정성을 저해하는 데이터 편향의 심층적 이해와 해결 전략) 1. 주제 개요 데이터 편향 문제는 인공지능과 머신러닝 모델의 성능과 공정성을 심각하게 저해하는 핵심적인 문제입니다. 모델 훈련에 사용되는 데이터가 모집단을 대표하지 못하거나, 특정 그룹에 유리하거나 불리하게 작용하는 정보가 포함될 경우, 모델은 편향된 예측을 생성하게 됩니다. 이러한 편향은 알고리즘 기반 의사 결정 시스템이 사회적 불평등을 심화시키거나, 차별적인 결과를 초래할 수 있다는 점에서 그 중요성이 강조됩니다. 데이터 편향 문제는 데이터 수집, 전처리, 모델링, 평가 등 머신러닝 파이프라인의 모든 단계에서 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해서는 다각적인 접근 방식과 지속적인 노력이 필요합니다. 특히, 복잡계 과학의 관점에서 데이터 편향은 시스템 내의 다양한 요소들이 상호작용하며 발생하는 창.. 2025. 6. 13. 이전 1 다음
