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AI는 자료의 적합성와 부적합성을 확인 할 수 있어?
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. AI는 자료의 적합성과 부적합성을 확인할 수 있습니다. 이 때, AI를 사용하여 예측한 결과가 틀릴 가능성은 있지만, 데이터의 신뢰도가 중요합니다. 데이터의 신뢰성과 활용성 사이의 균형을 잘 잡는 것이 중요하며, 원천 데이터와 가공 데이터의 신뢰성을 판별하는 것이 중요합니다. 데이터 오류나 결측이 있는 경우 양질의 데이터로 볼 수 없으며, 따라서 데이터의 신뢰성과 가공 정도를 파악하는 것이 중요합니다.필요한 경우, AI를 사용한 결과물을 검증하는 절차가 필요하며 명확한 출처를 명시해야 합니다. 또한 허용할 수 있는 데이터 오류의 정도를 설정하고, 그에 따라 데이터를 선택하고 결정해야 합니다.요약하면, AI는 자료의 적합성과 부적합성을 확인할 수 있지만 데이터의 신뢰도와 가공 정도를 고려해야 합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
개발

양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ② 믿을 수 있는 데이터인가?

9분
이 때, 아무리 정확한 AI를 이용할지라도 예측한 결과가 틀릴 가능성은 있기에 해당 데이터의 신뢰도가 절대적이라고 할 수는 없습니다. 하지만 이 예측 값 자체는 은행에서 의사결정 시 요긴하게 쓸 수 있는 정보입니다. 이에 대한 자세
양질의 데이터를 판별하는 5가지 방법 : ② 믿을 수 있는 데이터인가?
삼더하기일
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디자인

UX 디자이너가 AI를 대하는 태도: 주니어 vs. 시니어

9분
즉, 참가자들이 원했던 것처럼 AI 답변에 대한 백 데이터나 근거 자료를 모두 명확히 얻을 수 없다는 의미다. 그러다 보니 한 참가자는 근거가 없다면, 할루시네이션(hallucination: 환각 – AI가 정확하지 않거나 사실이 아닌 거짓된 내용을 마치 사실인 것처럼
UX 디자이너가 AI를 대하는 태도: 주니어 vs. 시니어
디논
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비즈니스

2023년 주목해야 할 ICT 트렌드 7가지

9분
인기
AI가 틀린 정보를 보여 주거나, 데이터에 담긴 인간의 인지 편향을 그대로 반영하는 경우가 생기고 있기 때문인데요. 우리나라에서는 이와 관련해 과학기술정보통신부, 방송통신위원회, 금융위원회 등에서 인공지능 법안과 가이드라인을 예고하고
2023년 주목해야 할 ICT 트렌드 7가지
HYUNRE
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