LGAimers1 AI 윤리 정리 Data 해석의 중요성-상관관계와 인과관계를 잘 구분해야한다2.데이터 전처리와 분석바는 적절한가?에러바 추가하나 시각적으로 가이드를 줄뿐 데이터해석엔 적절한 통계테스트 찾기아웃라이너 제거, 데이터 표준화EDA(exploratory data analysis) 충분한시간쓰기3. 학습에 쓰이는 데이터의 양-underfitting (데이터 부족해서 너무 단촐해짐)-overfitting(데이터가 조금만 달라져도 못쓰는 알고리즘)4. black box algorithm-성능뿐 아니라 설명력까지 고려해야함.사후설명력.5.Handling Wdb Data-의견의 대표성 현상,, 목소리 큰사람에 편향되는 문제-오정보는 급격히 빠르게 퍼짐. infodemic현상 초래-사용자 어려움을 고려해야함6. 윤리에대한 법적제.. 2023. 1. 3. 이전 1 다음