편향3 알고리즘 편향 이해하기: 인공지능의 숨겨진 그림자 알고리즘 편향 이해하기: 인공지능의 숨겨진 그림자현대 사회에서 점점 더 큰 영향력을 행사하는 알고리즘과 인공지능 시스템에는 심각한 문제가 숨어 있습니다. 바로 '알고리즘 편향(Algorithmic Bias)'입니다. 이는 단순한 기술적 결함을 넘어 사회적, 윤리적 파급효과를 가지는 중요한 문제입니다. 오늘은 알고리즘 편향의 개념, 발생 원인, 실제 사례 및 대응 방안에 대해 심층적으로 살펴보겠습니다.알고리즘 편향이란 무엇인가?알고리즘 편향은 인공지능 시스템이 특정 집단이나 개인에 대해 체계적으로 불공정하거나 차별적인 결과를 생성하는 현상을 말합니다. 이는 머신러닝 모델이 학습 데이터에 반영된 인간 사회의 불평등과 편견을 학습하고 증폭시킬 때 발생합니다. 2016년 ProPublica의 조사에서 범죄 재범.. 2025. 4. 1. 머신러닝의 도전과제: 불균형 데이터 다루기의 기술 머신러닝의 도전과제: 불균형 데이터 다루기의 기술현실 세계의 데이터는 종종 이상적이지 않습니다. 그중에서도 '불균형 데이터(Imbalanced Data)'는 머신러닝 실무자들이 자주 마주치는 까다로운 문제입니다. 부정 거래 탐지에서는 사기 거래가 정상 거래의 1% 미만인 경우가 흔하고, 의료 진단에서는 특정 질병 사례가 전체의 극소수에 불과합니다. 이러한 불균형 데이터는 모델이 단순히 다수 클래스만 예측하는 편향된 학습으로 이어질 수 있습니다. 오늘은 머신러닝에서 불균형 데이터를 효과적으로 다루는 방법과 전략에 대해 알아보겠습니다.불균형 데이터란 무엇인가?불균형 데이터는 분류 문제에서 서로 다른 클래스에 속한 샘플의 수가 크게 차이 나는 상황을 의미합니다. 일반적으로 소수 클래스(minority clas.. 2025. 3. 16. 머신러닝 기초: 편향-분산 트레이드오프 이해하기 머신러닝 기초: 편향-분산 트레이드오프 이해하기머신러닝에서 모델의 성능을 결정짓는 핵심 개념 중 하나가 바로 '편향-분산 트레이드오프(Bias-Variance Tradeoff)'입니다. 이 개념은 모델의 예측 오류를 이해하고, 최적의 모델을 선택하는 데 중요한 이론적 기반을 제공합니다. 오늘은 수식을 최소화하면서 이 중요한 개념을 직관적으로 살펴보겠습니다. 편향-분산 트레이드오프란?편향-분산 트레이드오프는 머신러닝 모델의 예측 오류가 세 가지 구성 요소—편향(Bias), 분산(Variance), 그리고 줄일 수 없는 오류(Irreducible Error)—의 합으로 이루어진다는 개념입니다. 여기서 핵심은 편향을 줄이려고 하면 분산이 증가하고, 분산을 줄이려고 하면 편향이 증가하는 트레이드오프 관계가 존재.. 2025. 3. 8. 이전 1 다음
