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개요Model Card는 인공지능(AI) 모델의 성능, 사용 범위, 제한 사항, 데이터 편향성 등을 명시한 설명서 형태의 문서로, 모델의 개발자와 사용자 간에 책임 있는 AI 사용을 유도하기 위한 도구이다. Google AI가 최초로 제안한 개념으로, 오늘날 다양한 AI 윤리 가이드라인과 규제 대응에서 Model Card는 필수 요소로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의Model Card는 머신러닝 모델에 대한 표준화된 설명서로, 모델을 언제, 어디서, 어떻게, 누구에게 사용할 수 있는지에 대한 정보와 함께 성능의 한계와 편향 리스크까지 투명하게 공유하는 것을 목표로 한다.목적: AI 모델 사용자의 이해도 증진과 책임 있는 활용형식: 표 또는 자연어 기반의 설명 문서 (HTML, PDF 등)포함 요소: 모..

개요인공지능(AI) 모델의 성능을 정확히 측정하고 해석하는 것은 모델의 실용성, 정확성, 신뢰성을 확보하기 위한 핵심 절차입니다. 그러나 모델의 목적(분류, 회귀, 생성 등)에 따라 사용해야 할 성능 지표는 서로 다르며, 하나의 숫자만으로 AI 성능을 단정할 수 없습니다. 따라서 다양한 활용 목적별로 적절한 지표를 이해하고 활용하는 것이 매우 중요합니다.1. 분류(Classification) 모델 지표 지표 설명 보완 관계 정확도(Accuracy)전체 중 맞게 예측한 비율불균형 데이터에선 왜곡 위험정밀도(Precision)양성 예측 중 실제 양성 비율FP 감소 중시할 때 사용재현율(Recall)실제 양성 중 맞게 예측한 비율FN 감소가 중요할 때 유리F1-score정밀도와 재현율의 조화 평균불균형 문..