머신러닝에서 상관 관계 변화에 따른 공정한 모델 훈련 방법 및 시스템

Abstract

머신러닝에서 상관 관계 변화에 따른 공정한 모델 훈련 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 머신러닝에서 상관 관계 변화에 따른 공정한 모델 훈련 방법은 전처리부를 통해 모델 훈련을 위한 데이터의 레이블과 그룹 속성 간의 편향의 변화를 나타내는 상관 관계에 관한 클래스의 샘플을 추출하여 상기 상관 관계 변화를 감소시키기 위한 전처리를 수행하는 단계, 공정 모델 처리부를 통해 상기 전처리된 상관 관계 변화에 따라 상기 데이터의 레이블과 그룹 속성 간의 데이터 비율을 조정하는 단계 및 후처리부를 통해 훈련된 모델의 출력이 미리 정해진 공정성을 충족하도록 상기 조정된 데이터 비율에 따라 조정된 데이터를 모델 훈련을 위한 공정 알고리즘에 입력하는 단계를 포함한다.