본 논문은 데이터 이질성이 기계 학습 시스템 성능에 미치는 중요한 역할을 다루는 종합 논문입니다. 기존 알고리즘은 평균 성능 최적화에 초점을 맞추어 데이터셋 내부의 다양성을 간과하는 경우가 많으며, 이는 신뢰할 수 없는 의사결정, 다양한 영역에 대한 불충분한 일반화, 불공정한 결과, 잘못된 과학적 추론 등 여러 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 데이터 기반 시스템 개발을 위해서는 데이터 이질성을 모델링하는 정교한 접근 방식이 필수적입니다. 본 논문에서는 데이터 수집 및 모델 훈련부터 모델 평가 및 배포까지 전체 기계 학습 파이프라인에서 데이터 이질성에 대한 고려 사항을 체계적으로 통합하는 패러다임인 이질성 인식 기계 학습을 심층적으로 조사합니다. 의료, 농업, 금융, 추천 시스템 등 다양한 중요 분야에 이 접근 방식을 적용하여 이질성 인식 기계 학습의 상당한 이점과 잠재력을 보여줍니다. 이러한 응용 프로그램은 데이터 다양성에 대한 더 깊은 이해가 모델의 강건성, 공정성 및 신뢰성을 향상시키고 모델 진단 및 개선에 도움이 되는 방법을 강조합니다. 또한, 미래 방향을 자세히 살펴보고 전체 데이터 마이닝 커뮤니티를 위한 연구 기회를 제공하여 이질성 인식 기계 학습의 발전을 촉진하고자 합니다.
