728x90 인구통계학적분석1 [PYTHON] Fairness in AI : 특정 인구통계학적 그룹에 대한 편향성 측정 및 5가지 완화 방법 해결 인공지능(AI)이 채용, 대출 심사, 범죄 예측 등 사회적 중대 결정에 깊숙이 관여하면서, 모델의 공정성(Fairness)은 단순한 윤리적 논의를 넘어 법적·기술적 필수 요건이 되었습니다. 데이터에 내재된 역사적 편향(Historical Bias)이 AI에 의해 학습될 경우, 특정 인종, 성별, 연령층에 대해 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이는 기업의 브랜드 가치 훼손은 물론 사회적 신뢰를 근본적으로 흔드는 문제입니다. 본 포스팅에서는 파이썬(Python) 환경에서 AIF360(AI Fairness 360)과 Fairlearn 라이브러리를 활용하여 모델의 편향성을 정량적으로 측정하고, 이를 기술적으로 해결하는 5가지 핵심 완화 기법 및 실무 적용 가능한 7개 이상의 예제를 상세히 다룹니다.1. A.. 2026. 4. 21. 이전 1 다음 728x90
