설명

참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/create-features

참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principles AI 시스템은 안정적이고 안전하게 작동해야 합니다. 예를 들어, 자율주행차용 AI 기반 소프트웨어 시스템을 생각해 보세요. 또는 환자 증상을 진단하고 처방을 추천하는 기계 학습 모델입니다. 이러한 종류의 시스템이 불안정하면 인간의 생명에 상당한 위험이 발생할 수 있습니다.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/get-started-ai-fundamentals/7-understand-responsible-ai

설명
신뢰성 및 안전성
https://en.wikipedia.org/wiki/Tay_(bot)
"신뢰를 구축하려면 AI 시스템이 정상적인 상황과 예상치 못한 상황에서 안정적이고 안전하며 일관되게 작동하는 것이 중요합니다. 이러한 시스템은 원래 설계된 대로 작동하고 예상치 못한 상황에 안전하게 대응하며 유해한 조작에 저항할 수 있어야 합니다. 이러한 시스템이 실제 작동 조건에서 의도한 대로 작동하는지 검증할 수 있는 것도 중요합니다. 작동 방식과 안정적이고 안전하게 처리할 수 있는 다양한 조건은 개발자가 설계 및 테스트 중에 예상하는 상황과 상황의 범위를 크게 반영합니다. AI 시스템이 예상치 못한 상황과 극단적인 경우에 안전하게 대응할 수 있고, 예상치 못한 성능 오류가 발생하지 않으며, 원래 기대와 일치하지 않는 방식으로 발전하지 않도록 하려면 시스템 개발 및 배포 중에 엄격한 테스트가 필수적이라고 믿습니다."

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