#51 책임 있는 AI원칙 6가지, 머신러닝, 인공지능의 원칙, ms

 

책임 있는 AI원칙 6가지

1. 공정성을 가져라.

편견을 갖지 말아야한다.

차별을 하지말자

 

2. 신뢰성및 안전성을 가져야한다. 

예측못한 사건이 발생해도 바로 복구 , 기존대로 작동해야한다. 

 

3. 보안과 개인정보

개인정보를 보호해야한다. 

보안에 철저하라

 

 

4. 포괄성을 담아야한다. 

그 예로 장애인에 대한 편견없이 

모두 포괄해야한다. 

 

5. 투명성을 지키자.

투명하게 운영해야한다.

 

6. 책임감을 가져라

컨트롤할수있는 사람이 필요하다. 위에서 통제해야한다. 

 

 

스플릿 데이타 >>>데이터를 쪼갠다 

머신러닝

인공지능(AI)	일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학 분야입니다.
기계 학습(ML)	컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고 학습하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. [ 머신러닝] 화살표는 파이프라인이라고 한다. . [머신러닝 디자이너 ] 드래그앤드랍형
교육 데이터	기계 학습 모델을 가르치는 데 사용되는 정보 또는 예입니다. 모델이 패턴을 이해하고 정확한 예측을 하는 데 도움이 됩니다.
알고리즘	데이터 처리 및 의사 결정에서 기계 학습 모델을 안내하는 단계별 지침 또는 규칙입니다. 다른 작업에는 다른 알고리즘이 사용됩니다.
지도 학습	레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 기계 학습 유형입니다. 모델은 알려진 입력 및 출력이 있는 예제에서 학습합니다. 인간이 방향을 제시해주는것, 어떤결과값을 구하라고 제시를 해주는것이다. 분류/ 예측/ 회귀  >>> 분류 . 인지 아닌지 분류해라. 학생인지아닌지/ 어떻게 분류해라. / 카테고리가 지정된다.
비지도 학습	모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 학습하는 기계 학습 유형입니다. 명시적인 지침 없이 데이터에서 패턴과 관계를 발견합니다. 그룹화 한다. 군집 [ 클러스터링 Clustering] 그룹화  / 그때 그때 마다 보일때 묶어주는것이라서  미리 지정되어 있지않다. /////그룹화
신경망	인간의 두뇌에서 영감을 얻은 일종의 기계 학습 모델입니다. 정보를 처리하고 예측하는 상호 연결된 노드(뉴런)로 구성됩니다.
딥 러닝	많은 계층이 있는 심층 신경망을 사용하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 특히 복잡하고 대규모 데이터에서 학습하는 데 좋습니다.
교육 및 테스트	기계 학습 모델을 교육한 후 별도의 데이터 세트를 사용하여 테스트하여 성능과 정확성을 평가합니다.
애플리케이션	기계 학습은 의료, 금융, 운송 및 엔터테인먼트와 같은 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들어 의료 진단, 자율 주행 자동차 및 추천 시스템이 있습니다.

컴퓨터 비젼 

이미지분류,. 개체감지. 의미체계 구분. 이미지분석, 

오전시간은 어제 배운 내용을 복습했다. 

 

그래도복습하니 조금 나아진다.

챗티도 머신러닝에 대해 잘알고 있구나.