Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-data-bias
안녕하세요 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘인공지능 데이터 공정성 및 편향’ 과정에 대해 리뷰하고 추천하고자 합니다. 이 과정은 기계 학습에서 공정성과 편향의 기본 문제를 탐구하며, 예측 모델이 대학 입학 혹은 대출 결정과 같은 중요한 결정을 내리기 시작함에 따라, 불공정한 예측을 방지하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.
강의는 크게 세 가지 주제로 나눌 수 있습니다. 첫째 주는 기계 학습에서의 공정성이란 무엇인지, 그리고 다양한 상황에서 진정한 평등이 어떤 모습인지를 다룹니다. 이론적인 배경을 잘 다져주기 때문에 이해하는 데에 매우 유익했습니다.
둘째 주에서는 공정한 모델을 구축하는 방법에 대해 이야기합니다. 공정성 문제를 이해한 후, 이를 침해하지 않는 모델을 어떻게 만들 수 있을까에 대한 질문에 답을 제공합니다. 실질적인 예제와 함께 실제 적용 가능한 기술들을 배울 수 있어 매우 유용했습니다.
마지막 주는 데이터 수집과 속성 선택 과정에서 발생하는 인간의 편향을 줄이는 방법에 대해 다룹니다. 모델이 구축되기 전에 편향을 제거하려는 목표 하에, 우리가 무엇을 할 수 있는지를 심도 있게 배울 수 있었습니다.
이 과정은 단순한 이론 교육을 넘어 실제 문제 해결을 위한 실용적인 접근 방식을 제시합니다. 기계 학습이나 데이터 과학에 관심이 있는 분들, 특히 윤리적이고 공정한 모델을 만들고 싶은 분들께 강력히 추천합니다. 이 과정이 여러분의 시야를 넓히고, 더 나은 기술 전문가로 성장하는 데 많은 도움이 될 것입니다. 이 과정을 통해 배운 내용들을 여러분의 프로젝트나 업무에 적용해 보세요!
학습 후에는 명확한 기계 학습 적용 방향과 편향 없는 데이터 처리 방법에 대한 능력을 키울 수 있습니다.
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