データ統合

責任あるAIデータマネジメント

Maria Prokofieva

Lead ML engineer

学習内容

• なぜ統合が必要か
• 利点と課題
• データ統合の手順

なぜ複数ソースか?

• 包括的で詳細な視点
• セーフティネット
• データの多様性と公正性
• 説明可能性・透明性・説明責任

注意すべき問題

• データ品質の低下
• 不整合の発生
• バイアスの増幅
• 代表性の低下
• モデルの複雑化
• 透明性と説明可能性の低下

¹ Image by Streamline HQ

ステップ1. データソース選定

• 評価手順に従う
• データソースを評価
• よりバランスが取れた包括的データセット

ステップ2. データ型を揃える

• 共通の変数を特定
• 名前とフォーマットを標準化
• 数値データを正規化
• カテゴリーデータを統合
• 粒度を揃える

ステップ3. バイアスと代表性の改善

• 重み付け
  • ドメイン知識
  • 過少・過多代表の群に重みを付与
• バランシング
  • 均等な代表性
  • オーバー/アンダーサンプリング
• アルゴリズムの確認
• ギャップ分析

ステップ4. 文書化

• 詳細な記録:
  • データ統合の手順
  • 意思決定事項
• 詳細なメタデータ:
  • データソース
  • 収集方法
  • 適用した変換

都市交通流プロジェクト

• データソースを選定
• 共通特徴を特定
• 統一データモデルを作成

¹ Images by Streamline HQ

都市交通流プロジェクト

• バイアスと代表性に統計手法を適用
• 重み付け調整を適用
• ギャップ分析と再重み付け
• 文書化

Ayo berlatih!

責任あるAIデータマネジメント