편향문제2 기계 학습 데이터셋의 정의와 활용 📋 목차기계 학습 데이터셋의 개념데이터셋의 주요 유형데이터셋 구축 방법데이터 전처리와 정제데이터셋 활용의 도전 과제기계 학습 데이터셋의 실제 응용FAQ기계 학습 데이터셋은 알고리즘 학습을 위해 사용하는 데이터의 모음이에요. 이는 모델 훈련, 테스트, 평가 등 다양한 단계에서 필수적으로 활용돼요. 데이터셋의 품질은 모델 성능에 지대한 영향을 미치기 때문에, 기계 학습 프로젝트에서 핵심적인 역할을 해요. 다양한 기계 학습 데이터셋은 공개된 리소스부터 기업의 비공개 데이터까지 여러 형태로 존재해요. 데이터셋은 종종 문제 유형에 따라 분류되며, 분류(Classification), 회귀(Regression), 자연어 처리(NLP) 등 특정 작업에 최적화된 형태로 제작되죠. 기계 학습 데이터셋의 개념데이터셋은 기.. 2025. 1. 10. 인공지능의 어두운 면: 윤리적 논쟁들 인공지능(AI)은 현대 사회의 기술적 혁신을 선도하며 많은 이점을 제공하지만, 그 이면에는 다양한 윤리적 논쟁이 존재합니다. AI 기술의 발전은 인간의 삶을 개선하는 동시에 예상치 못한 위험을 초래할 수 있어 이에 대한 깊은 성찰이 필요합니다.📋 목차프라이버시 침해편향과 공정성 문제일자리 대체와 경제적 불평등AI의 무기화자율성 논란인공지능 의존성규제와 법적 책임FAQ프라이버시 침해AI의 데이터 수집 과정에서 개인의 프라이버시가 위협받고 있습니다.특히, 얼굴 인식 기술과 같은 고급 AI 시스템은 대규모의 개인정보를 수집합니다.이 과정에서 동의 없이 데이터를 활용하는 경우가 많아 논란이 됩니다.프라이버시 침해는 디지털 시대의 주요 문제로 자리 잡았습니다.개인의 데이터를 기반으로 한 맞춤형 광고는 사용자에게.. 2024. 12. 19. 이전 1 다음
