머신러닝의 공정성(Fairness in Machine Learning)은 AI 시스템이 인종·성별·나이·장애·지역 등 민감 속성에 따라 차별하지 않도록 보장하는 연구·실무 영역입니다. 통계적 균등성, 기회의 균등, 예측 균등 등 다양한 수학적 정의가 있으며, 편향 탐지·완화 기법, 공정성 제약 학습, 감사 프레임워크가 활용됩니다. 책임 있는 AI의 핵심 원칙입니다.
머신러닝의 공정성(Fairness in Machine Learning)은 AI 시스템이 인종·성별·나이·장애·지역 등 민감 속성에 따라 차별하지 않도록 보장하는 연구·실무 영역입니다. 통계적 균등성, 기회의 균등, 예측 균등 등 다양한 수학적 정의가 있으며, 편향 탐지·완화 기법, 공정성 제약 학습, 감사 프레임워크가 활용됩니다. 책임 있는 AI의 핵심 원칙입니다.