핵심 요약
오라클 코리아가 SIGGRAPH 2023의 Women Changing the AI Experience 리셉션에서 Jensen Huang이 강조한 다양성의 중요성과 ML 데이터 다양성의 한계에 대해 요약했습니다.
주요 경험
- 다양성의 중요성과 데이터 다양성의 한계가 ML 연구와 실무에 영향을 준다는 점을 확인했다
- 업계의 포용성 확대가 AI 개발 방향과 협업 문화에 중요한 요인임을 논의했다
얻은 인사이트
- 다양성 증진이 ML 데이터 다양성 및 공정성 개선에 기여할 수 있다는 점이 시사됐다
- 향후 데이터 수집 전략과 팀 구성을 다양성 관점에서 재고해야 한다