※ 윤리적 머신러닝: 공정하고 투명한 학습 모델을 위한 지침 머신러닝 기술의 발전은 현대 사회에 큰 영향을 미치고 있습니다. 그러나 이러한 기술의 사용과 발전은 동시에 여러 윤리적 고민을 불러일으키고 있습니다. 특히, 머신러닝 모델이 사회적 영향을 미치는 경우, 공정성과 투명성은 핵심적인 고려 사항이 됩니다. 이에 따라 윤리적 머신러닝은 공정하고 투명한 학습 모델을 만들기 위한 지침과 원칙을 강조하고 있습니다. 1. 공정성을 위한 데이터 다루기 윤리적 머신러닝의 핵심은 공정성입니다. 모델이 공평한 결과를 도출하기 위해서는 훈련 데이터가 공정하고 다양해야 합니다. 특정 그룹이나 계층에 편향된 데이터는 모델이 특정 인종, 성별 또는 사회적 계층에 대해 편견을 가질 수 있습니다. 따라서 훈련 데이터를 선별하고..

※ 머신러닝의 핵심: 지도 학습의 원리와 적용 머신러닝은 현대 기술의 중심에서 주목을 받고 있는 분야 중 하나로, 데이터에서 패턴을 학습하여 예측과 결정을 수행하는 컴퓨터 시스템을 개발하는 것에 중점을 둔다. 머신러닝의 주요 접근 방식 중 하나는 지도 학습이며, 이는 모델을 훈련시키기 위해 레이블이 달린 데이터를 사용하는 방법을 의미한다. 이 글에서는 머신러닝의 핵심인 지도 학습에 대해 그 원리와 실제 적용 사례에 대해 자세히 살펴보겠다. 1. 지도 학습의 기본 원리 지도 학습은 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답인 레이블로 이루어진 훈련 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키는 과정이다. 이때 모델은 입력 데이터와 출력(레이블) 간의 관계를 학습하고, 새로운 입력 데이터에 대한 정확한 출력을 예측할 수 ..