1. 바이어스 제거는 어떻게 하는 것인지?

1-1. 데이터 수집 과정

• 다양한 데이터 수집
• 부족한 데이터를 늘리거나 과도한 그룹의 데이터를 줄여서 균형을 맞추기
• 익명화 : 애초에 편향적인 속성을 가진 데이터를 모델 학습에서 제외시킨다

1-2. 모델 학습 단계

• 가중치 조정

  ex ) 민감한 특성을 가진 데이터에 낮은 가중치를 부여한다

• GAN을 활용해 편향된 데이터를 판별하는 모델을 만들어낸다

1-3. 결과 단계

• bias mitigation 활용 : 그룹 간 예측 확률이 일정 비율을 넘지 않도록 조정하는 사후 처리 기법

출처 :

https://blog.naver.com/angryking/222219949700

2. 1번을 통해 방법론을 습득한다고 해서 바이어스 문제가 무조건 해결되는 것은 아니다. 그렇다면 우리가 앞으로 데이터 분석을 할때 있어서 가져야할 자세는 무엇인지?

• 해당 이슈의 근본적인 원인은 결국 "편향된 데이터" 때문이고, 더 근본적으로는 "편향된 인간의 사고와 행동 양상" 때문이라고 생각함 따라서 올바른 윤리 의식과 책임을 가지고 편향된 데이터에 매몰되지 않도록 경계하는 자세가 필요하다고 생각함