[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Bias-Correction-Algorithm.md

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-tags: [Bias Correction, AI Ethics, Algorithmic Fairness, Statistics]
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 last_reinforced: 2026-04-20
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 > "데이터의 편견은 모델의 차별이 된다." 특정 인구통계학적 특성에 치우친 데이터를 수학적으로 재조정하여, AI가 공정하고 객관적인 판결을 내리도록 강제하는 기술적 윤리 장치다.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **Pre-processing Techniques**:
+- **Pre-[[Processing]] Techniques**:
     - 학습 전 데이터셋에서 편향된 샘플의 가중치를 조절하거나(Reweighing), 정보를 제거하여 모델이 편견을 학습하지 못하게 한다.
 - **In-processing Approaches**:
     - 손실 함수(Loss function)에 '공정성 제약 조건'을 추가하여, 정확도뿐만 아니라 공정성 점수도 함께 최적화한다.
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 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - Related: AI-Ethics , [[Bias-Variance-Tradeoff]]
-- Strategy: [[Reliability_Safety_First]]
+- [[Strategy]]: [[Reliability_Safety_First]]