Validace dat
Zodpovědná správa dat v AI
Maria Prokofieva
Lead ML engineer
Co probereme
Validace dat
Odpovědné dimenze
Finanční poradce AI
Validace dat
Podrobnější přístup
Kontrola technické integrity dat
Kontrola spravedlnosti
Technická integrita
Úplná data
Žádné duplicity, chyby ani zastaralá data
Právně v souladu
Kontrola přesnosti, konzistence, úplnosti a aktuálnosti
Finanční poradce: technická integrita
Nesrovnalosti a anomálie v datech
Nesprávně přiřazená pole
Odhalit a opravit včas
Finanční poradce: technická integrita
Anomálie v obdobích a metodách sběru dat
Regionální ekonomické rozdíly
Není optimalizováno pro všechny skupiny uživatelů
Hodnocení spravedlnosti
Rovné příležitosti
Disparátní dopad
Demografická parita
Uplatňováno ve všech fázích projektu
Finanční poradce:
Všichni jednotlivci dostávají relevantní a přínosné rady
Jednotná doporučení napříč demografickými skupinami
Žádná skupina není nepřiměřeně znevýhodněna
Přístupy k validaci dat
Identifikovat klíčové proměnné
Analyzovat distribuci dat
Vyčistit data a provést statistické testy
Vyvážit data
Zkontrolovat metriky spravedlnosti
Testovat modely s různorodými datovými sadami
Finanční poradce
Odebrat odlehlé hodnoty a doplnit chybějící hodnoty
Ověřit popisnou statistikou před a po
Převzorkovat skupinu s nízkými příjmy
Zkontrolovat výkon modelu a metriky spravedlnosti
Křížová validace se stratifikací
Testovat na „neviděných" datech
Pojďme si procvičit!
Zodpovědná správa dat v AI
Preparing Video For Download...