딥러닝 (2) 썸네일형 리스트형 데이터 신뢰성 검증 방법(Data Reliability Validation) ; 실무 체크 포인트.. 데이터의 신뢰성을 검증한다는 것은 그 데이터가 정확하고, 일관되고, 완전하며, 재현 가능한가를 확인하는 과정입니다.특히 AI, 통계 분석, 정책 보고서 작성 등에서 필수적인 절차입니다. 간단한 체크리스트를 먼저 살표본후 상세한 내용을 아래에 설명하겠습니다.항목체크 질문체크출처 신뢰성공신력 있는 기관인가? 수집 방법이 명확한가? 정확성값 오류, 이상치 없는가? 단위가 맞는가? 일관성여러 출처와 일치하는가? 시간 추세가 자연스러운가? 완전성빠진 값 없는가? 누락된 범주는 없는가? 재현성다시 측정해도 같은 결과가 나오는가? 무결성데이터 변조·왜곡 가능성은 없는가? 통계적 신뢰성표본 크기와 신뢰구간이 적절한가? AI 관점편향·드리프트 없는가? 목적 적합성문제 해결에 필요한 데이터가 충분한가? 1) 출처(So.. [바스리] AI로 돈 버는 무서운 20대, 김지현 한국딥러닝 대표 https://kr.linkedin.com/posts/koreadeeplearning_%EB%B0%94%EC%8A%A4%EB%A6%AC-ai%EB%A1%9C-%EB%8F%88-%EB%B2%84%EB%8A%94-%EB%AC%B4%EC%84%9C%EC%9A%B4-20%EB%8C%80-%EA%B9%80%EC%A7%80%ED%98%84-%ED%95%9C%EA%B5%AD%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%8C%80%ED%91%9C-%EB%B0%94%EC%9D%B4%EB%9D%BC%EC%9D%B8%EB%84%A4%ED%8A%B8%EC%9B%8C%ED%81%AC-activity-7386654531457064962-CNlH [바스리] AI로 돈 버는 무서운 20대, 김지현 한국딥러닝 대표 – 바이.. 이전 1 다음
