망 공정성은 데이터셋 분류 과정에서 발생하는 편향 문제를 해결하고자 하는 개념입니다. 인공지능 모델이 학습할 때 사용되는 데이터가 특정 집단에 대해 불균형하게 구성되거나, 선택 기준 자체에 편견이 있을 경우, 모델이 그러한 편견을 반영하여 차별적인 결과를 내출 수 있습니다. 

 

예를 들어, 성별, 인종, 연령 등 다양한 특징에 따라 데이터셋이 불균형하게 구성된다면, 모델은 해당 특징과 관련된 예측에서 편향을 보일 수 있습니다.  이는 의료 진단, 채용, 금융 심사 등 민감한 분야에서 큰 문제를 야기할 수 있습니다. 

 

망 공정성을 위해서는 데이터셋 구성의 균형, 알고리즘 설계, 평가 지표 등 다양한 측면을 고려해야 합니다. 데이터셋에 포함되는 데이터 수가 불균형하다면, 소수 집단에 대한 데이터를 추가하거나 가중치 조정 방식을 활용하여 균형을 맞출 수 있습니다. 또한, 알고리즘 자체를 수정하거나 편향을 줄이는 데 도움이 되는 기술들을 사용할 수도 있습니다.

 

 

AI가 작성한 글 입니다.