마무리
데이터 편향 정복하기
Konstantinos Kattidis
Data Analytics Lead
1장: 데이터 편향 이해
- 데이터 편향의 개념을 파악하고, 데이터 생애주기 전반의 발생 과정과 빈도를 살펴보았습니다
- 의사결정에 미치는 영향과 다양한 유형의 데이터 편향을 확인했습니다
2장: 데이터 수집의 편향
- 표본추출 편향, 역사적 편향, 측정 편향을 식별하고 대응하는 법을 익혔습니다
- 다양하고 대표성 있는 데이터셋을 보장하는 전략을 살펴보았습니다
(표본추출, 층화 표본추출, 데이터 증강, 표준화된 측정 도구)
3장: 데이터 분석의 편향
- 확증 편향, 기준점(앵커링) 등 인지 편향을 탐구했습니다
- 보고 편향의 의미와 영향, 그리고 알고리즘 편향이 모델 개발과 결과에 미치는 영향을 학습했습니다
- 편향을 탐지·완화하는 기법을 익혔습니다
정리와 다음 단계
