सत्यापनयोग्यता और भरोसा

डेटा विश्लेषकों के लिए AI

Andy Cotgreave

Author and Speaker, Former Technical Evangelist at Tableau

बाल-बाल बचना...

बाल-बाल बचना...

AI आत्मविश्वास दिखाता है

 

• गलत आउटपुट भी उतने ही पॉलिश दिखते हैं
• कोई विजुअल संकेत नहीं कि "यहाँ मैं गलत हो सकता हूँ"
• अगर आप जाँच नहीं करते, तो गलती आप ही भेजते हैं

सत्यापन का मतलब दोबारा करना नहीं

 

• गलत सहज प्रतिक्रिया: BI टूल में काम फिर से करना
• AI आउटपुट को तेज़ जूनियर एनालिस्ट जैसा मानें — शक्तिशाली, पर स्वभावतः भरोसेमंद नहीं
• आपका काम: इसे स्ट्रेस-टेस्ट करें, दोहराएँ नहीं

सत्यापन वर्कफ़्लो

सत्यापन वर्कफ़्लो

 

1. एक खास डेटा पॉइंट चुनें
2. कच्चे डेटा को हाथ से उसी पॉइंट तक फ़िल्टर करें
3. उस पॉइंट की कैल्कुलेशन वेरिफ़ाई करें

सत्यापन वर्कफ़्लो

 

1. AI का कोड या आउटपुट कॉपी करें
2. किसी दूसरे असिस्टेंट या बातचीत में पेस्ट करें
3. पूछें कि लॉजिक की खामियाँ ढूँढे

सत्यापन वर्कफ़्लो

 

1. बिज़नेस सैनीटी चेक चलाएँ
2. पूछें: क्या यह इनसाइट अनुभव से मेल खाती है?

सत्यापन वर्कफ़्लो

 

1. AI से कहें कि अपना कोड एज केस पर चलाए (null values, duplicates, zeros)

कठोरता दाँव-पेच के अनुरूप रखें

• Exploratory या ad-hoc काम → हल्का अप्लीकेशन
• Production डैशबोर्ड, बोर्ड प्रेज़ेंटेशन, आदि → कड़ा अप्लीकेशन

ह्यूमन-इन-द-लूप ही काम है

AI की खुशामदी प्रवृत्ति

 

• AI आमतौर पर आपसे सहमत होता है
• इशारा, आपत्ति, या परिकल्पना बताएँ → AI उसी संकेत का पीछा करता है
• प्रॉम्प्ट-पक्ष बचाव: भाषा को न्यूट्रल रखें
• वेरिफ़िकेशन-पक्ष बचाव: उन निष्कर्षों पर सबसे सख्त रहें जो आपकी चाहत की पुष्टि करते हैं

अभ्यास करते हैं!

डेटा विश्लेषकों के लिए AI