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공공데이터 예방적 품질관리 가이드

공공데이터 예방적 품질관리 가이드(2021.3.) 고품질의 공공데이터 제공 및 활용을 위해 정보시스템 계획 단계부터 선제적인 품질관리를 시행하여 양질의 데이터 확보·관리 - 구축된 데이터베이스는 운영시스템의 성능과 서비스 진행, 보안 등…

AI 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v1.0, 2021.2

정부가 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 사업은 디지털뉴딜 핵심사업인 '데이터댐' 생태계 조성을 위한 주요 사업으로, 작년 데이터댐 사업 예산 6449억원 가운데 2925억원이 투입됐다. 앞으로 지속 추진될 AI 학습용 데이터 구축 사업 결과물이 실제 AI 학습에…

빅데이터의 역설

Xiao-Li Meng의 2018년에 발표한 "빅데이터의 통계적 낙원과 역설 (I)"에 관한 논문은 빅데이터 설정의 불확실성을 정량화하는 매력적인 접근법을 제시하고 있다. 다음은 이러한 아이디어 중 일부를 적용한 극단적인 예와 함께 요약한 내용입니다. 편향된…

빅데이터 플랫폼 및 센터 데이터 품질관리 가이드

추진 배경 현재는 데이터 시대로 양질의 데이터 확보가 기업 뿐 아니라 국가 경쟁력을 좌우하고 있으며, 애플, 구글, 아마존 등 데이터 보유 기업들이 글로벌 시장을 선도하는 등 이미 주요 선진국은 데이터로 경제적 효과를 창출하는 데이터 경제로 산업 구조를 바꾸고 있다.…

머신 러닝을 위한 데이터 검증

검증 과정은 무엇이 잘못됐는지 직접 찾아내지 못하지만, 그 과정은 때때로 우리에게 모델의 안정성에 문제가 있다는 것을 보여줄 수 있다. 데이터는 머신 러닝의 근원입니다. 기계 학습 및 딥 러닝 모델이 아무리 강력하더라도, 나쁜 데이터로 우리가 원하는 것을…

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