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[LG Aimers] Module 1. 데이터의 분석과 AI 윤리

1. 데이터의 분석 - 인과관계에 따른 데이터 분석 (상관관계 x) - 데이터 전처리 : outlier 제거, 데이터 표준화 - 데이터 분석 : Error bar, 충분한 EDA(exploratory data analysis) - 데이터의 양 : Under-fitting / Over-fitting - training data != test data 2. Black box algorithm - deep learning 의 특성 : 왜 이런 결과가 나왔는지 설명하지 못하는 경우, 실제로 이를 적용하기 힘들 수 있음 - 성능 vs 설명력 - post-hoc explanability - one-pixel attack : 한 픽셀 차이로 결과가 변화할 수 있는 가능성. noise 문제 해결의 중요성 3. Web ..
Study 2024. 1. 10. 17:10
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