Výběr zdroje dat
Zodpovědná správa dat v AI
Maria Prokofieva
Lead ML engineer
Proč vybírat?
Zajištění kvality dat
Právní soulad
Spravedlnost
Krok 1. Relevance pro projekt
Relevance k cílům projektu
Ověření souladu s
Tematickou oblastí
Rozsahem
Očekávanými výsledky
Krok 2. Integrita zdroje dat
Posouzení integrity a důvěryhodnosti
Recenze a reference
Transparentnost sběru dat
Soulad s předpisy a licencování
Vysoká kvalita: pravidelné aktualizace
Krok 3. Právní soulad
Zákonnost dat
Právní soulad projektu
Právní poradenství:
Platné zákony a omezení
Anonymizace dat
Požadavky na zabezpečení dat
Schváleno právním týmem
Krok 4. Technická kvalita
Strukturální integrita a použitelnost
Úplnost
Konzistentnost
Přesnost
Aktuálnost
Krok 5. Zkreslení a reprezentativnost
Analýza demografické reprezentace
Chráněné charakteristiky
Analýza rozložení skupin
Metriky spravedlnosti
Rozšíření dat
Krok 6. Výběr
Zahrnout, pokud:
Konzistentně odpovídá požadavkům
Lze opravit transformací, rozšířením nebo algoritmy
Vyloučit, pokud:
Chybí v klíčových oblastech
Konzultace s odborníky
Projekt městského dopravního toku
Datové zdroje:
Data o počtu vozidel
Zápisy z jednání zastupitelstva
Data GPS sledování
Zmínky o dopravních podmínkách na sociálních sítích
Data z průzkumu cestujících
1
Images by Streamline HQ
Projekt městského dopravního toku
Vyloučit
:
Data ze sociálních sítí
Data z průzkumu cestujících
Úpravy
:
Zápisy z jednání zastupitelstva
Data o počtu vozidel
Doplňující data ze senzorů
Data GPS
Doplňující data z kamer
Pojďme si procvičit!
Zodpovědná správa dat v AI
Preparing Video For Download...