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인공지능과 학습(1402 김나은) - Coggle Diagram

- - - - 전통적 프로그래밍: 원리나 규칙을 찾아 프로그램을 작성함
        
        자동화 능력을 구현하기 위해 규칙을 프로그래머가 직접 만들고, 규칙을 표현한 알고리즘에 데이터를 입력하면 컴퓨팅 시스템이 알고리즘에 따라 처리한 결과를 출력한다.
      - 기계학습: 입력된 데이터로부터 규칙을 도출해 예측하는 프로그램을 만들어 냄
        
        우리는 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 기계학습 모델을 만들도록 프로그래밍해 문제를 해결할 수도 있다.
        입력된 데이터 속성들 간의 규칙을 학습해 모델을 생성한 후 새로운 입력 데이터의 결과를 판단하거나 예측한다.
    - - 인공지능: 훈련 데이터로 학습. 규칙 발견, 기계학습 모델 생성
        학습된 기계학습 모델에 문제 해결을 위해 사용할 데이터를 적용하면 결괏값이 출력됨.
      - 문제 상태 정의: 현재 상태와 목표 상태가 무엇인지, 활용해야 하는 핵심 요소는 무엇인지.
      - 기계학습을 통해 해결할 수 있는 문제인지 확인: 훈련 데이터의 양과 질, 활용하는 프로그램의 성능, 앞으로의 기술 발전 양상에 따라 달라질 수 있으므로 명확하게 정의하기는 어려움.
        충분한 양과 우수한 품질을 갖춘 데이터가 있는지와 이를 활용해 적합한 모델을 생성할 수 있는지 여부에 따라 기계학습으로 해결할 가능성이 높은 문제와 낮은 문제를 구분할 수 있음.
    - - 대용량의 품질 좋은 훈련 데이터 필요
      - 훈련 데이터의 양이 너무 적거나, 양이 충분하더라도 적합한 속성이 부족하거나, 한쪽으로 치우친 데이터만 사용한다면 성공적으로 정확한 모델을 생성하기가 어렵고, 기계학습으로 해결할 가능성이 낮아진다.
      - 데이터 편향을 방지하는 방법
        
        데이터 수집 시 개인의 주관이 들어가지 않은 데이터를 수집
        
        데이터의 양과 질에 편향성이 포함되어 있지 않은지 확인
        
        데이터셋에 어떤 데이터가 들어 있는지에 대한 정보를 함께 보관
      - 데이터 공정성
        
        데이터 수집, 처리, 사용, 공유 과정에서의 공평성과 투명성을 의미함.
        기계학습 및 인공지능 분야에서 올바른 인공지능 활용을 위해 고려해야 하는 중요한 주제 중 하나.
        
        데이터 수집 과정의 공정성
        
        데이터 처리 및 분석의 공정성
        
        데이터 사용의 공정성
        
        투명성과 설명 가능성
      - 사회적, 경제적 요인이 복합적으로 작용
        현재 상태와 목표 상태, 핵심 요소가 무엇인지 판단하기 어려움
        인공지능으로 해결할 가능성 낮음
  - - - 문제 적합성
        
        수집 가능성
        
        정보 보호
        
        데이터의 품질
        
        데이터 수집 비용
        
        관련 있는 데이터인지 확인
        
        수집하기 어려운 데이터는 피하고, 가능한 데이터를 선정
        
        개인 정보나 저작권 문제가 있는지 검토
        
        정확성이나 신뢰도가 떨어지는 데이터는 제외
        
        비용 고려
    - - 고려 사항
        
        양이 충분한가?
        
        편향되지 않았는가?
        
        필요한 속성/내용을 담고 있는가?
        
        신뢰 가능한 최신의 데이터인가?
      - 데이터셋: 주제별로 모은 데이터의 집합(데이터 포털)
        사이트에 업로드하면 내려받아 사용 가능. 개인이 만들어 공유한 데이터뿐만 아니라 기업이나 공공기관이 제공하는 데이터도 활용 가능.
        : 원 저작권을 침해하지 않도록 주의하며 사용