인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 및 구축안내서
인공지능 학습용 데이터의 품질관리 프레임워크에서 주요 프로세스와 산출물(데이터)는 다음과 같다. (프로세스) 데이터 획득/수집 - 데이터 정제 - 데이터 가공 - 데이터 학습 - 데이터 운영/활용 (데이터) 원시데이터 - 원천데이터 - 라벨링 데이터 - 학습용 데이터 - 학습용 데이터(공개용) (루키 포인트)인공지능 학습용 데이터의 품질관리 프레임워크에서, 1. 개인정보 자율점검표는 "데이터 획득/수집 - 원시데이터"의 산출물2. 데이터 법적 근거 검토는"데이터 획득/수집 - 원시데이터"의 품질관리 활동3. 개인정보/민감정보 비식별화 등 법적 준거 확보는 "데이터 정제 - 원천데이터"의 품질관리 활동4. 라벨링 방법 및 기준 현행화는 "데이터 가공 - 라벨링데이터"의 품질관리 활동5. 구축목적-AI모..
정보시스템감리/감리 및 사업계획
2024. 11. 20. 07:50