Добираємо правильні дані

Стратегія штучного інтелекту (AI)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Доступність даних

• Більше даних -> кращі результати моделі

• Важлива не лише кількість
• Розмітка, якість і своєчасність

• Модель виявляє приховані закономірності

• Data-centric science
• Системна інженерія даних

Релевантність даних

 

• Насиченість і релевантність закономірностей
• Нерелевантні дані вводять модель в оману -> знижують точність

 

• Приклад: скорингова модель кредитів
  • Релевантні атрибути
  • Історія транзакцій
  • Профіль активів

 

Актуальність у часі

• Динаміка ланцюгів постачання змінилася після пандемії

Конфіденційність даних

 

• Чутливі користувацькі дані

• Стандарти приватності даних, зокрема GDPR

 

• Етичні практики

• Формує довіру користувачів

Словник даних

 

• Пояснює зміст полів даних і їхню важливість

 

• Експерти домену пов'язують дані з бізнес-рішеннями

 

• Надлишкові дані не додають цінності прогнозам моделі

 

Вибірка даних

• Коли ви працюєте з великими обсягами даних
• Створіть вибірку даних
• Порівнювані результати за менших витрат

Аугментація даних

• А якщо даних бракує?
• Аугментуйте дані — створіть нові записи з наявних наборів

Різноманітність даних

 

• Створюйте надійні моделі

• Гарна точність моделі

• Приклад: кредитна заявка

  • Включайте різні вікові групи та етнічності

 

Якість даних

 

• Повні та вичерпні
• Точні дані; вік і дата народження

 

• Пропуски в даних
• Правильні мітки даних

Давайте потренуємось!

Стратегія штучного інтелекту (AI)