머신 러닝의 편향은 구글 뉴스 이니셔티브 (Google News Initiative)의 교육 프로그램 중에 하나이며, 이는 구글 애드센스 경제학적으로 필요한 정보 중에 하나입니다. 구글 애드센스 등으로 온라인 비즈니스나 수익을 내는 방법을 알고 싶으신 분들은 아래의 내용을 참고하시기 바랍니다.
머신 러닝의 편향
머신 러닝의 편향은 구글에서 기존 언론사들이 디지털 시대에 맞게 변화할 수 있도록 돕기 위한 일환으로 만들어진 프로그램으로 구글 블로그에 따르면 다음과 같은 목표를 기반으로 하고 있습니다.
- 퀄리티 저널리즘의 강화
- 언론사의 지속성장을 돕는 비즈니스 모델 진화
- 기술 혁신을 통한 언론사의 역량 강화
관련된 자세한 내용을 알고 싶으신 분들은 아래의 동영상 및 관련 내용들을 참고하시기 바랍니다.
동영상
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목차
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요약
머신 러닝의 편향은 구글 애드센스 수익화 및 온라인 비즈니스를 하고자 하는 사람들에게 중요한 내용 중에 하나입니다. 인공 지능과 머신 러닝에 대한 키워드가 많이 보이고 이에 대해서 관심을 가지고 있는 사람들이 많지만, 이와 같이 머신 러닝과 인공 지능에 대한 문제점에 대해서도 이야기가 되고 있습니다.
머신 러닝과 인공 지능이 무조건 옳다라고 할 수 없기 때문입니다. 머신 러닝을 학습시키기 위해서는 정확한 데이터들이 필요한데 이 결과물이 나오기 위해서 학습시킨 데이터의 신뢰성에 대한 부분이 문제가 되며, 잘못된 데이터 학습 등으로 인해서 머신 러닝의 편향이 생길 수 있습니다.
이러한 부분은 기계 뿐만 아니라 그 기계를 활용하는 사람에서부터 나오는 것이기 때문에 이러한 문제점에 대해서 인식하고 해결해야 합니다. 편향에는 3가지의 유형이 있습니다. 3가지 유형은 아래와 같습니다.
- 상호 작용적 편향 : 신발을 운동화로만 인식하는 결과물 (하이힐 등)
- 잠재적 편향 : 과학자를 남성으로만 연관하는 결과물
- 선택적 편향 : 인종차별적 결과물
편향을 피하기 위해서는 올바른 질문을 던지고 이에 대해서 올바른 답에 대해서 고민을 해봐야 합니다. 또한 이러한 편향이 일어나는 주요 원인들에 대해서도 고민을 해봐야 합니다.
편향을 예방하기 위해서는 아래와 같은 질문을 스스로 해봐야할 것입니다.
- 데이터는 어떤 목적으로 수집되는가?
- 데이터는 어떻게 수집되었는가?
- 데이터 세트와 알고리즘을 사용하는 목적은 무엇인가?
- 데이터 소스는 어떻게 평가되었는가?
- 데이터 분석 프로세스는 분석 전에 어떻게 정의되었는가?
위의 질문은 데이터에 대해서만이 아니라 다양한 형태의 비즈니스등을 할 때에도 필요한 질문들일 것입니다. 질문 내용들을 잘 활용하여 성공적인 온라인 비즈니스를 만들기 바랍니다.
문제 및 답안
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구글 뉴스 이니셔티브 | 머신러닝 소개
구글 뉴스 이니셔티브의 머신러닝 소개의 다른 강의 내용들을 확인하시고 싶으신 분들은 아래의 버튼을 눌러 확인하시기 바랍니다.
구글 애드센스 경제학
구글 애드센스 경제학이란, 온라인 비즈니스를 하고자 하는 스타트업 및 디지털 노마드를 꿈꾸는 사람들이라면 꼭 알아야할 구글 애드센스를 경제학 관점으로 각 카테고리별 산업에 대한 이해를 돕고 이를 통해 성공적인 온라인 비즈니스 및 구글 애드센스 수익을 내기 위한 내용을 포함하고 있습니다. 자세한 내용은 아래의 버튼을 눌러 확인하시길 바랍니다.