BPT AI 거버넌스

BPT 플랫폼에서 사용될 AI의 의사 결정 프로세스를 설계합니다. 이에는 어떤 데이터를 수집하고 분석할지, 어떤 알고리즘 및 모델을 사용할지, 그리고 어떤 목표를 달성하기 위한 전략을 포함합니다.

데이터 수집 및 전처리 방법 : AI 모델을 학습시키기 위해 필요한 데이터의 수집 및 전처리 방법을 정의합니다. 이에는 특허 데이터베이스나 인터넷 상의 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집하는 방법과 데이터의 정제 및 가공 방법이 포함됩니다.

3D 이미지 모델 선택과 성능 평가 기준 : BPT AI 모델을 선택하고 이를 평가할 기준을 설정합니다. 이에는 모델의 성능을 평가할 지표 및 평가 방법을 결정하는 것이 포함됩니다.

모델 학습 및 튜닝 : BPT AI 모델을 학습시키고 최적화하는 과정을 관리합니다. 이에는 학습 데이터를 기반으로 모델을 학습시키고 하이퍼파라미터를 조정하는 등의 과정이 포함됩니다.

투명성과 책임성 보장 : BPT AI 거버넌스에는 AI 모델의 투명성과 책임성을 보장하기 위한 정책과 절차를 수립합니다. 이에는 모델의 작동 원리를 이해할 수 있는 설명 가능한 AI(XAI) 기술의 도입 및 사용자에 대한 적절한 설명과 투명성 제공이 포함됩니다.