Sorumlu veri boyutları

Sorumlu AI Veri Yönetimi

Maria Prokofieva

Lead ML Engineer

Sorumlu veri yönetimi

  • Etik veri yönetimi
  • Modelleri teknik metriklerle değerlendirme
  • Sorumlu yapay zeka

Sorumlu veri boyutları

Sorumlu AI Veri Yönetimi

Bu derste

  • Sorumlu yapay zeka boyutları ve metriklerini tanıtın
  • Kavramları gerçek dünyaya uygulayın
  • Düzenleme ve lisanslamaya genel bakış
  • Veri yönetişimi ve edinimi
  • Doğrulama ve önyargı azaltma
Sorumlu AI Veri Yönetimi

Yasallık

  • Yasa ve düzenlemelere uyum
  • Verinin doğru toplanması, işlenmesi ve kullanılması
  • Bazı yasa ve düzenlemeler:
    • Veri koruma yasaları
    • İnsan hakları yasaları
    • Paydaşlara yönelik etik düzenlemeler
    • Yöneten kuruma veya ülkeye göre değişebilir

Her zaman neyin geçerli olduğunu doğrulayın!

Sorumlu veri boyutları: yasallık

Sorumlu AI Veri Yönetimi

Adalet

  • Algoritmalar ve veri uygulamaları eşitsizlik yaratmamalı
  • Ayrımcılık olmadan herkese adil davranın

Sorumlu veri boyutları: adalet

Sorumlu AI Veri Yönetimi

Şeffaflık ve hesap verebilirlik

  • Verinin nasıl kullanıldığı
  • Modelin nasıl geliştirildiği
  • Kararların nasıl alındığı
  • Yapay zekayı açıklayın
  • Paydaş güveni oluşturun

Sorumlu veri boyutları: şeffaflık ve hesap verebilirlik

Sorumlu AI Veri Yönetimi

Çeşitlilik ve kapsayıcılık

  • Veri çeşitliliği
  • Farklı bakış açıları ve deneyimler
  • Önyargı azaltımı için kritik

Sorumlu veri boyutları: çeşitlilik ve kapsayıcılık

Sorumlu AI Veri Yönetimi

Mahremiyet ve güvenlik

  • Kişisel ve hassas verilerin korunması
  • Bireysel haklara saygı ve koruma
  • Veri ve modelleri yetkisiz erişime karşı koruma

Sorumlu veri boyutları: mahremiyet ve güvenlik

Sorumlu AI Veri Yönetimi

Amazon yapay zeka işe alım aracı

  • Amazon: 2015-2017
  • Otomatik yetenek kazanımı
  • İş başvurularını puanlamak için yapay zeka kullanıldı
  • Skandala yol açtı ve girişimden vazgeçildi

amazon AI

1 Reuters: https://www.reuters.com/article/idUSKCN1MK0AG/
Sorumlu AI Veri Yönetimi

Yapay zeka modellerinin zorlukları

Ne ters gitti?

  • Cinsiyet açısından tarafsız değildi
  • Dengesiz eğitim verisi
  • Değerlendirmede yalnızca teknik metrikler kullanıldı

dengesiz veri

Sorumlu AI Veri Yönetimi

Ayo berlatih!

Sorumlu AI Veri Yönetimi

Preparing Video For Download...