특별 게스트 특집에서 Shaip의 CEO이자 공동 설립자인 Vatsal Ghiya는 기계 학습의 편견에 대한 통찰력을 공유했습니다. 또한 AI 편향의 이유와 AI/ML 모델에서 편향을 제거하는 방법도 강조했습니다.
기사의 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 레스토랑 제안에서 서비스 티켓 해결에 이르기까지 AI 챗봇은 의료, 은행, 금융 및 임금 격차 수정과 같은 산업 전반에서 점점 더 잘 활용되고 있습니다. 많은 수의 사용 사례에서 불가피하게 되는 것은 전체 프로세스와 관련된 공정성입니다.
- AI 모델의 편향은 AI 전문가가 특정 성향과 선호도를 가진 데이터 볼륨을 제공하는 훈련 단계에서 발생합니다. 특히 편향에는 두 가지 유형이 있는데 첫 번째는 인지적 편향이고 두 번째는 데이터 부족으로 인해 발생하는 편향입니다.
- 그러나 좋은 소식은 실시간 데이터 모니터링 및 대표 데이터 모델과 함께 올바른 데이터 세트를 사용하여 AI 모델의 편향을 제거할 수 있다는 것입니다. 우리의 일상을 지배하고 있기 때문에 결국 품질을 유지하기 위해 우리의 입력에 주의를 기울이는 것이 중요합니다.
전체 기사 읽기 :
https://datafloq.com/read/how-to-handle-bias-in-machine-learning/
