AI를 위한 대표성 없는 데이터 위험
마지막 업데이트 날짜: 2025년 2월 10일
설명
대표성이 없는 데이터는 학습 또는 미세 조정 데이터가 기본 모집단을 충분히 대표하지 못하거나 관심 있는 현상을 측정하지 못할 때 발생합니다.
대표성이 없는 데이터가 기초 모델에 문제가 되는 이유는 무엇인가요?
데이터가 대표성이 없는 경우 모델이 의도한 대로 작동하지 않습니다.
상위 주제: AI 위험도표
재단 모델의 여러 위험에 대한 설명을 돕기 위해 언론에서 다룬 사례를 제공합니다. 언론에서 다루는 이러한 사건 중 상당수는 아직 진행 중이거나 해결된 상태이므로 이를 참고하면 잠재적 위험을 이해하고 완화 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 예시는 예시를 보여주기 위한 것일 뿐입니다.
주제가 도움이 되었습니까?
0/1000