ㅁ 라벨링 방법 ㅇ 정의: 데이터 라벨링 과정에서 모델이 불확실성이 높은 데이터를 선별적으로 요청하여 라벨링을 수행하는 방법. ㅇ 특징: – 전체 데이터셋 중 일부만 라벨링하여 효율성을 높임. – 모델 성능을 빠르게 개선할 수 있는 데이터에 집중. – 라벨링 비용을 절감할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 라벨링 비용이 높은 경우. – 대량의 비라벨링 데이터가 존재하는
ㅁ 라벨링 방법 ㅇ 정의: 데이터셋에 사람이 직접 라벨을 부여하는 방식으로, 주로 소규모 데이터셋에 사용됨. ㅇ 특징: – 높은 정확도를 보장하지만 시간과 비용이 많이 소요됨. – 라벨링 품질은 라벨러의 전문성에 크게 의존함. – 반복 작업 시 피로도와 오류 가능성이 증가할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 데이터셋이 작고 품질이 중요한 경우. – 기계 학습 모델의
ㅁ 합성 데이터 ㅇ 정의: 실제 데이터를 기반으로 하지 않고, 알고리즘이나 규칙을 통해 생성된 데이터. ㅇ 특징: – 데이터 수집이 어려운 경우 활용 가능. – 실제 데이터와 유사한 특성을 가지도록 설계 가능. – 데이터 프라이버시 문제 해결에 도움. ㅇ 적합한 경우: – 민감한 데이터를 다루는 경우. – 데이터가 부족하거나 편향된 경우. – 모델 성능 검증
{ “contents”: ” ㅁ 합성 데이터 ㅇ 정의: 합성 데이터는 실제 데이터가 아닌 알고리즘이나 모델을 통해 생성된 데이터로, 데이터 부족 문제를 해결하거나 민감한 정보를 보호하기 위해 사용된다. ㅇ 특징: – 실제 데이터를 기반으로 하여 유사하지만 독립적인 데이터를 생성. – 민감한 데이터의 사용을 줄여 데이터 프라이버시를 강화. – 대규모 데이터셋 구축에 용이. – 모델 훈련 시
ㅁ 합성 데이터 ㅇ 정의: 실제 데이터를 기반으로 생성된 인공 데이터로, 데이터 부족 문제를 해결하고 민감한 정보의 노출을 방지하기 위해 사용됨. ㅇ 특징: – 실제 데이터와 유사한 통계적 특성을 가짐. – 데이터 프라이버시 보호에 유리함. – 데이터 생성 비용이 상대적으로 낮음. ㅇ 적합한 경우: – 민감한 데이터를 다루는 의료, 금융 분야에서 데이터 공유가 필요한 경우.
ㅁ 뉴로시mbolic AI ㅇ 정의: 뉴로시mbolic AI는 심볼릭 AI와 뉴럴 네트워크 기반 AI를 결합한 기술로, 논리적 추론과 학습 능력을 동시에 활용하는 방식입니다. ㅇ 특징: 심볼릭 AI의 명시적 규칙 기반 접근과 뉴럴 네트워크의 데이터 중심 학습을 통합하여 복잡한 문제 해결에 적합합니다. ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터와 명시적 규칙이 모두 필요한 복잡한 문제, 예를 들어 의료 진단이나
ㅁ AI 윤리 ㅇ 정의: AI 시스템 개발 및 운영 과정에서 책임 소재를 명확히 하고, 문제 발생 시 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 개념. ㅇ 특징: – 책임 주체를 명확히 정의해야 함. – 법적, 윤리적 기준을 기반으로 평가됨. – 투명성과 공정성을 확보하는 데 중요한 역할을 함. ㅇ 적합한 경우: – AI 시스템의 의사결정이 사회적,
ㅁ AI 윤리 ㅇ 정의: AI 기술 개발 및 활용 과정에서 윤리적 문제를 고려하는 접근법. ㅇ 특징: 공정성, 투명성, 책임성을 기반으로 함. 다양한 이해관계자 간의 협력이 필수적임. ㅇ 적합한 경우: 사회적 신뢰가 중요한 AI 시스템, 의료 및 금융 분야의 AI 활용 사례. ㅇ 시험 함정: 윤리적 문제를 기술적 문제로 혼동하거나, 특정 사례에서 윤리적 고려를 과소평가하는
ㅁ AI 윤리 ㅇ 정의: AI 윤리는 인공지능 시스템의 설계, 개발, 사용 과정에서 윤리적 문제를 고려하는 분야로, 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 등을 포함한다. ㅇ 특징: AI 윤리는 기술적 뿐만 아니라 사회적, 법적 영향을 고려하며, 다학제적 접근이 필요하다. 특히 공정성과 투명성은 AI의 신뢰성을 높이는 데 핵심적 역할을 한다. ㅇ 적합한 경우: 사회적 영향을 미칠 수 있는
ㅁ 경량 모델 최적화 ㅇ 정의: 경량 모델 최적화는 인공지능 모델의 크기와 계산 복잡도를 줄이기 위해 다양한 기법을 활용하여 성능과 효율성을 높이는 과정이다. ㅇ 특징: – 모델 크기 감소와 추론 속도 향상을 목표로 함. – 하드웨어 제약이 있는 환경에서 효과적. – 정확도 손실을 최소화하는 것이 핵심 과제. ㅇ 적합한 경우: – 모바일, IoT 디바이스와 같은