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황의종 교수 연구팀, 정확하고 공정한 머신러닝 모델을 위한 선택적 데이터 수집 기법 개발

전기및전자공학부 황의종 교수님 연구실 태기현 박사과정생이 정확하고 공정한 머신러닝 모델을 위한 선택적 데이터 수집 기법을 개발했습니다.

머신러닝이 현대 사회에 폭넓게 사용되면서 책임 있는 인공지능의 필요성이 대두되고 있습니다. 높은 정확도를 넘어서 책임 있는 인공지능의 목표에는 공정성(fairness), 강건성(robustness), 설명가능성(explainability) 등이 포함되어 있습니다. 특히, Google, Microsoft, IBM 등의 회사에서 책임있는 인공지능을 강조하고 있습니다.

본 연구에서는 인공지능 공정성에 초점을 맞추고 불공정한 인공지능의 근원이 편향된 훈련 데이터에 있다는 점에 착안하여, 데이터 수집 단계에서부터 인공지능 모델의 정확도와 공정성을 함께 고려한 프레임워크인 Slice Tuner를 제안하였습니다. Slice Tuner는 데이터양에 따라 모델의 손실을 추정할 수 있는 학습 곡선(learning curve)을 효율적이고 신뢰할 수 있도록 관리하고, 이를 활용하여 정확하고 공정한 모델을 위한 최적의 데이터 수집 방법을 제시합니다.

연구팀은 해당 기술이 데이터 수집단계에서 부터 책임 있는 인공지능을 실현하기 위한 중요한 첫 단추가 될 수 있다고 설명했습니다. 또한, 본 연구 성과는 데이터베이스 최고 권위 학회인 ACM SIGMOD (International Conference on Management of Data) 2021 에서 발표되었습니다.

 

자세한 연구 내용은 하단의 링크에서 확인하실 수 있습니다.

 

 

 

Figure 1. Slice Tuner architecture

[논문 정보]

논문명: Slice Tuner: A Selective Data Acquisition Framework for Accurate and Fair Machine Learning Models

저자: 태기현, 황의종(지도교수)

논문 링크: https://arxiv.org/abs/2003.04549

논문 슬라이드: https://docs.google.com/presentation/d/1thnn2rEvTtcCbJc8s3TnHQ2IEDBsZOe66-o-u4Wb3y8/edit?usp=sharing

학회 발표 영상: https://youtu.be/QYEhURcd4u4?list=PL3xUNnH4TdbsfndCMn02BqAAgGB0z7cwq