머신러닝 시스템 설계

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머신러닝 시스템 설계

책임 있는

AI

는 관련 문헌이 많은 복잡한 주제이며 이 절에서는 간략히 개요만을 제공합니다. 이 절

에서 다루는 내용이 해당 분야의 발전을 효과적으로 탐색하는 데 도움이 되기를 바라며 더 깊은 내용에 관심

이 있다면 다음 자료를 참조하기 바랍니다.

●

NIST

Special

Publication

1270

(인공지능의 편향을 식별하고 다루기 위한 표준을 향하여):

https

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oreil

.

ly

/

Glvnp

●

ACM

FAccT

콘퍼런스

ACM

Conference

on

Fairness

,

Accountability

,

and

Transparency

자료:

https

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facctconference

.

org

●

신뢰할 수 있는

ML

trustworthy

ML

을 더 알아보고 싶은 연구자와 실무자를 위한 트러스트워시

ML

의 추천 자

료 목록:

https

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oreil

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NmLxU

●

ML

의 공정성, 보안, 거버넌스에 대한 슬라이드(

2022

):

https

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oreil

.

ly

/

upBxx

●

공정성, 책임, 투명성, 윤리에 대한 튜토리얼(

2020

):

https

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11.3.1 11.3.1

무책임한 무책임한

AIAI

: 사례 연구: 사례 연구

이 절에서 살펴볼

AI

시스템 실패 사례들은 시스템 사용자뿐 아니라 시스템을 개발한 ...