밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

Data Science

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어쩌면 여러분은 두 개의 그룹이 ‘남성’과 ‘여성’이라고 할 때와 ‘

R

사용자’와 ‘파

이썬 사용자’라고 할 때 느끼는 감정이 다를 수도 있다. 혹은 파이썬 사용자는 남

성 쪽으로 기울어 있고

R

사용자는 여성 쪽으로 기울어 있다고 판명이 된다면 또

다른 생각이 들 수도 있다.

어쩌면 여러분은 해당 모델이 데이텀 사용자가 데이텀을 통해 직업에 지원할

것인지 예측하는 용도일 때 느끼는 감정과 면접을 통과할지 예측하는 용도일 때

느끼는 감정이 다를 수도 있다.

어쩌면 어떤 모델을 사용하는지, 어떤 특성을 활용하는지 그리고 어떤 데이터

로 학습하는지에 따라 여러분의 의견은 달라질 수 있다.

어찌 되었든, 내가 주장하고 싶은 것은 (어떻게 정의하느냐에 따라) ‘정확도’와

‘공정함’ 사이에 트레이드오프 관계가 있을 수 있다는 것이며, 이러한 트레이드

오프에는 ‘올바른’ 해답이 항상 존재하지 않을 수 있다는 점이다.

26.6

협력

(여러분의 기준하에) 억압적인 국가의 정부 관료들이 드디어 해당 국가의 시민

들이 데이텀에 가입해도 좋다고 승인했다. 하지만 해당 국가의 사용자들이 딥러

닝에 대해 논의를 해서는 안 된다고 주장했다. 게다가, 딥러닝에 대한 정보를 알

아내려고 시도하는 사용자들의 이름을 보고해 주길 원한다.

해당 국가의 데이터 ...