ㅁ 중점 이슈 ㅇ 정의: 데이터 및 알고리즘에서 발생하는 편향성을 인지하고 이를 최소화하기 위한 주요 윤리적 과제. ㅇ 특징: 데이터 수집, 전처리, 모델 학습 과정에서 다양한 형태로 편향이 발생할 수 있음. 편향이 발견되지 않으면 결과의 신뢰성과 공정성이 저하될 가능성이 큼. ㅇ 적합한 경우: 공정성과 신뢰성이 중요한 의사결정 시스템(예: 채용, 대출 심사, 의료 진단 등)에 적용.
ㅁ 중점 이슈 ㅇ 정의: 데이터와 알고리즘이 특정 그룹에 대해 불공정하거나 편향된 결과를 초래하지 않도록 하는 문제를 다루는 영역. ㅇ 특징: 공정성은 데이터 수집, 모델 설계, 결과 해석 등 전 과정에서 고려되어야 하며, 다양한 이해관계자의 관점이 반영되어야 함. ㅇ 적합한 경우: 공공 정책, 금융, 의료 등 민감한 분야의 AI 모델 개발 시 필수적으로 적용. ㅇ
ㅁ 중점 이슈 ㅇ 정의: 데이터와 AI 기술이 사회적, 윤리적 책임을 다하도록 설계, 개발, 운영되는 것을 보장하기 위한 주요 논제. ㅇ 특징: – 투명성, 공정성, 책임성, 프라이버시 보호 등의 원칙을 포함. – AI 개발 단계부터 윤리적 문제를 고려. – 다양한 이해관계자의 참여를 중요시. ㅇ 적합한 경우: – AI 기술이 민감한 데이터를 처리하거나, 의사결정에 영향을 미칠
ㅁ 정책 기법 ㅇ 정의: 정책 기법은 강화학습에서 정책을 최적화하기 위해 사용하는 다양한 방법론을 의미하며, 주로 행동과 보상을 기반으로 최적의 의사결정을 도출하는 데 초점을 둔다. ㅇ 특징: – 정책 기법은 보상 함수와 정책 함수의 상호작용을 기반으로 작동. – 모델 기반 및 모델 프리 접근 모두에서 사용 가능. – 정책 기법은 일반적으로 샘플 효율성이 높은 것이
ㅁ 정책 기법 ㅇ 정의: 정책 기법은 강화학습에서 최적의 정책을 찾기 위해 사용되는 방법론으로, 주어진 상태에서 최적 행동을 결정하는 알고리즘을 포함합니다. ㅇ 특징: – 상태와 행동의 공간이 클 경우 계산량이 증가합니다. – 최적화된 정책을 도출하기 위해 반복적인 계산이 필요합니다. – 동적 프로그래밍 접근법을 사용하여 문제를 해결합니다. ㅇ 적합한 경우: – 상태와 행동의 공간이 비교적 작거나
ㅁ 정책 기법 ㅇ 정의: 정책 기법은 강화학습에서 정책을 직접 최적화하는 방법으로, 주어진 상태에서 최적의 행동을 선택하기 위한 확률적 정책을 학습하는 데 사용된다. ㅇ 특징: – 정책 기반 접근법으로, 가치 기반 방법과 달리 행동의 확률 분포를 직접 학습한다. – 연속적인 행동 공간을 처리하는 데 적합하다. – 탐색과 최적화를 동시에 수행할 수 있다. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 융합 개념 ㅇ 정의: 뉴로심볼릭 AI에서 Knowledge Graph와 Deep Neural Network(DNN)를 결합하여 상징적 지식과 신경망 기반 학습의 강점을 융합한 기술. ㅇ 특징: – Knowledge Graph는 구조화된 지식 표현과 관계를 제공하며, DNN은 대규모 데이터 학습과 패턴 인식을 수행. – 두 기술의 결합으로 데이터 기반 학습과 지식 기반 추론을 동시에 수행 가능. – 복잡한 문제 해결과
ㅁ 융합 개념 ㅇ 정의: 뉴로심볼릭 AI의 하위 개념으로, 심볼릭 AI와 뉴럴 네트워크의 장점을 결합하여 문제를 해결하는 접근 방식. ㅇ 특징: – 심볼릭 AI의 규칙 기반 논리와 뉴럴 네트워크의 학습 능력 융합. – 복잡한 추론과 학습을 동시에 수행 가능. – 데이터가 부족한 상황에서도 유용. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 논리적 추론이 필요한 문제. – 데이터와
ㅁ 융합 개념 ㅇ 정의: 뉴로심볼릭 AI에서 뉴럴 네트워크와 심볼릭 추론의 장점을 융합한 개념으로, 복잡한 문제 해결과 논리적 추론을 동시에 가능하게 함. ㅇ 특징: – 뉴럴 네트워크의 학습 능력과 심볼릭 추론의 정확성을 결합. – 데이터 부족 상황에서도 효과적. – 인간의 사고 방식을 모방한 논리적 접근 가능. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 논리적 문제를 다루는 경우.
ㅁ 주요 예시 ㅇ 정의: 생성형 에이전트의 대표적인 사례로, 다수의 개별 에이전트가 협력하여 문제를 해결하거나 목표를 달성하는 시스템을 의미한다. 메타에이전트는 개별 에이전트들의 행동을 조율하고 통합하여 최적의 결과를 도출한다. ㅇ 특징: – 다수의 개별 에이전트가 협력하는 구조로 설계됨. – 각 에이전트는 독립적으로 학습하거나 의사결정을 수행할 수 있음. – 메타에이전트는 중앙집중식 조율 역할을 수행하며, 전체 시스템의 효율성을