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2.인공지능과 학습
(1405 김여은) - Coggle Diagram
2.인공지능과 학습
(1405 김여은)
기계학습과 데이터
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훈련 데이터의 양이 너무 적거나, 양이 충분하더라도 적합한 속성이 부족하거나, 한쪽으로 치우친 데이터만 사용한다면 성곡적으로 정확한 모델을 생성하기가 어렵고, 해결 가능성이 낮아진다.
데이터 공정성?
데이터 수집, 처리, 사용, 공유 과정에서
공평성과 투명성을 의미
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데이터 사용의 공정성
공정하게 사용되어야 하며, 불필요한 차별이나 편견이 존재해서는 안된다
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데이터 선정하기
고려사항:
문제 적합성, 수집 가능성, 정보 보호,
데이터의 품질, 데이터 수집 비용
데이터 수집하기
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데이터 수집 방법
인터넷 검색, 웹크롤링,
다양한 센서, 방문 수집
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