인공지능 알고리즘 공정성 (1) 썸네일형 리스트형 인공지능 알고리즘의 편향성과 공정성 (4) 기계 학습을 더 공정하게 만드는 방법 - 다양하고 고품질의 교육 데이터를 모델에 사용할 수 있도록 보장합니다. - 공용 데이터 세트의 취약성을 식별합니다. 이 취약성은 잘못된 정렬 및 레이블이 지정된 데이터 세트와 일관성 없는 벤치마킹과 같은 품질이 낮은 데이터 세트로 인해 발생할 수 있습니다. - 모델 교육 과정에서 덜 민감한 정보를 사용하여 개인 정보 문제를 방지합니다. - IBM의 AI 공정성 360, Google의 What-If Tool, Model Cards, Toolkit, Microsoft의 fairlearn.py 및 Deon과 같은 기계 학습의 편향을 방지하고 제거하는 데 도움이 되는 도구를 활용합니다. - IBM의 AI 공정성 360은 사용자가 공정성 메트릭을 통해 기술 솔루션에 집중하고.. 이전 1 다음