인공 지능 데이터 공정성 및 편향

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인공 지능 데이터 공정성 및 편향

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Data Collection
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Catégorie : Algorithms
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본 강의에서는 머신 러닝의 공정성과 편향에 대한 근본적인 문제를 배웁니다. 대학교 입학부터 대출 허가까지, 예측 모델을 이용해 만드는 중요한 결정이 늘어나면서, 모델이 불공정한 예측을 만들지 않게 하는 것이 굉장히 중요해졌습니다. 인간에서 비롯된 편향부터 데이터 세트 인지까지, 윤리적인 모델 구축의 여러 방면을 알아보겠습니다.

Détails du module

강의에 오신 여러분, 환영합니다! 1주 차에는 머신 러닝의 맥락에서 공정성이 무엇을 의미하는지, 여러 시나리오에서의 참 패리티가 무엇을 의미하는지 이야기합니다.

Inclus

5 vidéos2 lectures3 devoirs2 sujets de discussion

5 vidéosTotal 19 minutes

강의 소개 영상3 minutes
모델 패리티: 균형 맞추기5 minutes
그룹 보호 및 개인 보호5 minutes
불완전한 모델링5 minutes
주간 복습1 minute

2 lecturesTotal 35 minutes

평등이라는 수수께끼20 minutes
COMPAS 기사15 minutes

3 devoirsTotal 50 minutes

주간 퀴즈30 minutes
학습 이해도 점검10 minutes
학습 이해도 점검10 minutes

2 sujets de discussionTotal 25 minutes

강의 환영 인사10 minutes
COMPAS 및 공정성15 minutes

이번 주에는 불공정에 맞서볼 겁니다. 공정성 문제를 이해했으니, 공정성을 위반하지 않는 모델을 구축하는 방법을 알아봅시다.

Inclus

5 vidéos2 lectures3 devoirs1 sujet de discussion

5 vidéosTotal 21 minutes

알고리즘의 알고리즘: 공정성을 향하여4 minutes
이론 테스트: 공정한 대출 심사5 minutes
공정성 배포: 실제 상황에서 편향 방지하기5 minutes
적대적 모델: Word2Vec6 minutes
주간 복습1 minute

2 lecturesTotal 25 minutes

불공정 시각화10 minutes
연구 논문: 단어 임베딩 내 편향 제거15 minutes

3 devoirsTotal 70 minutes

주간 퀴즈30 minutes
학습 이해도 점검30 minutes
학습 이해도 점검10 minutes

1 sujet de discussionTotal 15 minutes

공정성을 향하여15 minutes

이번 주에는 데이터 수집 및 속성 선택 과정에서 일어나는 편향 중 인간에서 비롯된 편향을 알아보겠습니다. 목표는 모델을 구축하기 전에 편향을 제거하는 겁니다.

Inclus

5 vidéos2 lectures3 devoirs1 sujet de discussion

5 vidéosTotal 33 minutes

고정관념에서 벗어나 편향 인지하기9 minutes
탐구 학습 세트 구축9 minutes
불완전한 모델링: 균형 찾기7 minutes
인적 요소: 게임 이론7 minutes
주간 복습1 minute

2 lecturesTotal 35 minutes

인지 편향 전체 리스트15 minutes
몬스터 매치20 minutes

3 devoirsTotal 50 minutes

주간 퀴즈30 minutes
학습 이해도 점검10 minutes
학습 이해도 점검10 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

미래의 편향10 minutes

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