728x90 알고리즘차별1 [PYTHON] AI 모델 결과의 편향성(Bias)을 측정하고 해결하는 7가지 툴킷 활용 방법 인공지능(AI)이 대출 심사, 채용, 사법 판결 등 사회 전반의 결정 시스템에 도입되면서 '모델의 공정성(Fairness)'은 더 이상 선택이 아닌 필수 요건이 되었습니다. 데이터에 숨겨진 인간의 편견이 학습 과정에서 고착화되면 AI는 특정 인종, 성별, 연령층에 대해 차별적인 결과를 내놓을 수 있습니다. 본 포스팅에서는 파이썬 기반의 전문적인 툴킷을 사용하여 이러한 편향성(Bias)을 수치화하고 해결하는 실무적인 전략을 다룹니다.1. AI 편향성 측정의 필요성과 주요 지표 차이편향성은 데이터 수집 단계부터 라벨링, 알고리즘 설계에 이르기까지 전 과정에서 발생할 수 있습니다. 이를 객관적으로 평가하기 위해서는 단순 정확도(Accuracy)를 넘어선 공정성 지표를 이해해야 합니다.주요 지표정의 및 핵심 내.. 2026. 4. 14. 이전 1 다음 728x90
