ㅁ 도구및 프레임워크 ㅇ 정의: 모델 학습 환경을 설정하고 구성 파일을 관리하는 데 사용되는 도구 및 프레임워크. ㅇ 특징: 다양한 설정 파일을 계층적으로 관리할 수 있으며, 복잡한 실험 설정을 간단히 처리 가능. ㅇ 적합한 경우: 여러 파라미터를 조합하여 실험을 반복적으로 실행해야 하는 경우. ㅇ 시험 함정: Hydra가 모든 설정 파일을 자동으로 병합한다고 오해할 수 있음.
ㅁ 도구 및 방법 ㅇ 정의: 데이터 버전 관리를 위해 사용되는 도구 및 방법을 총칭하며, 데이터셋의 변경 이력을 추적하고 관리하는 데 사용된다. ㅇ 특징: – 데이터의 변경 사항을 체계적으로 기록하여 추적 가능. – 협업 환경에서 데이터 충돌을 방지하고, 데이터 품질 유지에 도움. – 다양한 도구와 플랫폼이 존재하며, 각 도구의 사용 목적과 특성이 다름. ㅇ 적합한
ㅁ 도구 및 방법 ㅇ 정의: 데이터 버전관리를 위해 사용되는 다양한 도구 및 방법론을 포함하며, 데이터의 변경 이력을 추적하고 협업 환경에서의 데이터 일관성을 유지하는 데 중점을 둔다. ㅇ 특징: – 데이터의 변경 사항을 기록하고 복원할 수 있음. – 협업 환경에서 데이터 충돌을 최소화. – 대규모 데이터 파일에 대한 효율적인 관리 가능. ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 도구 및 방법 ㅇ 정의: 데이터 버전 관리를 지원하는 도구와 이를 활용하는 방법론을 의미하며, 데이터셋 및 모델의 변경 이력을 체계적으로 관리할 수 있도록 돕는다. ㅇ 특징: – 데이터와 코드의 변경 사항을 함께 추적 가능 – 협업 환경에서 데이터 충돌 방지 – 대용량 파일 및 원격 스토리지 지원 ㅇ 적합한 경우: – 머신러닝 프로젝트에서 데이터셋
ㅁ 워크플로우 관리 ㅇ 정의: 데이터 처리를 자동화하고 단계별 작업을 체계적으로 관리하는 프로세스. ㅇ 특징: – 데이터 파이프라인의 각 단계를 효율적으로 연결. – 작업 실패 시 롤백 및 재시도 기능 제공. – 다양한 데이터 소스와의 통합 지원. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 처리 작업을 자동화해야 할 때. – 데이터 품질 보장을 위해 단계별 검증이
ㅁ AI 윤리 ㅇ 정의: AI 시스템 개발 및 활용 시 윤리적 기준과 원칙을 준수하여 사회적 신뢰와 책임을 확보하는 것을 목표로 하는 분야. ㅇ 특징: – 인간 중심의 설계 및 개발을 강조. – 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호 등의 원칙 포함. – 기술 발전과 사회적 가치 간의 균형 필요. ㅇ 적합한 경우: – AI 시스템이
ㅁ AI 윤리 ㅇ 정의: AI 시스템이 사회적, 문화적, 경제적 맥락에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 다루는 개념. ㅇ 특징: AI의 설계, 개발, 활용 과정에서 발생하는 윤리적 문제를 사전에 식별하고 해결하는 데 중점을 둠. 투명성, 공정성, 책임성 등의 원칙을 포함. ㅇ 적합한 경우: AI가 인간의 의사결정에 영향을 미치거나, 민감한 데이터(예: 의료, 금융)를 처리하는 경우. ㅇ
ㅁ AI 윤리 ㅇ 정의: AI 기술 개발 및 활용 과정에서 윤리적, 사회적 가치를 고려하여 책임감 있게 행동하는 원칙과 지침. ㅇ 특징: – 투명성과 공정성을 강조하며, 인간 중심의 접근 방식을 지향. – AI의 오용 및 남용을 방지하기 위한 규제와 가이드라인 포함. – 다양한 이해관계자(개발자, 사용자, 규제 기관 등)의 참여 필요. ㅇ 적합한 경우: – AI
ㅁ AI 윤리 ㅇ 정의: AI 기술 개발 및 활용 과정에서 윤리적 문제를 고려하고, 사회적 책임을 다하기 위한 원칙과 가이드라인을 의미. ㅇ 특징: – 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호, 안전성 등을 중점적으로 다룸. – 다양한 이해관계자(개발자, 사용자, 정책 입안자 등)의 참여가 중요. – 기술적, 법적, 사회적 측면의 통합적 접근 필요. ㅇ 적합한 경우: – AI를
ㅁ AI 윤리 ㅇ 정의: AI 기술의 개발, 배포 및 사용 과정에서 윤리적 문제를 식별하고 이를 해결하기 위한 원칙과 기준을 수립하는 것을 의미함. ㅇ 특징: – 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호 등 다양한 요소를 포함함. – 사회적, 문화적, 법적 맥락에 따라 달라질 수 있음. – 기술적 발전과 윤리적 기준 간의 균형이 중요함. ㅇ 적합한 경우: