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머신러닝 데이터 윤리: 데이터 품질과 편향

데이터 윤리는 머신러닝 모델 개발과 배포 과정에서 반드시 고려해야 할 중요한 요소 중 하나이다. 특히 데이터 품질과 편향은 모델의 공정성, 정확성 및 신뢰성에 직접적인 영향을 미치므로 주의 깊게 다뤄야 한다. 🧐 데이터 품질 (Data Quality) 데이터 품질은 머신러닝 모델의 성능을 결정하는 핵심 요소이다. 양질의 데이터는 모델이 학습하고 일반화하는 데 필요한 정보를 제공하며, 잘못된 데이터는 모델의 예측 오류와 편향을 유발할 수 있다. 데이터 품질을 평가하는 주요 지표는 다음과 같다.정확성 (Accuracy / 정확성): 데이터가 실제 값을 얼마나 정확하게 반영하는가?완전성 (Completeness / 완전성): 필요한 모든 데이터가 존재하는가? 누락된 데이터는 없는가?일관성 (Consisten..
머신러닝 2025. 3. 8. 13:21
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