Vérification des données

Gestion responsable des données en AI

Maria Prokofieva

Lead ML engineer

Ce que nous couvrirons

  • Vérification des données
  • Validation des données
  • Stratégies d'atténuation des biais

Vérification des données

Gestion responsable des données en AI

Vérification des données

  • Revue complète des données tout au long du cycle de vie du projet

  • Vérifier l'état technique et responsable

  • Réalisée après un changement majeur du projet

  • Documentation mise à jour pour l'audit

flux de travail du modèle

Gestion responsable des données en AI

Réaliser des vérifications de données

  • À faire fréquemment
  • Éviter d'introduire des problèmes par inadvertance
  • Prévenir les complications et l'amplification des erreurs
  • Rester transparent et imputable
  • Renforcer la confiance

Gens d'affaires avec loupe et graphiques, illustration vectorielle

Gestion responsable des données en AI

Conseiller financier IA

  • Profil comportemental et objectifs du plan
  • Élaborer une stratégie
  • Faire correspondre les objectifs aux produits de placement
  • Créer un portefeuille de placement

conseiller financier

Sources de données :

  • Données des utilisateur·trice·s issues du clavardage et des téléversements
  • Données externes en temps réel et historiques (Bloomberg)
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Gestion responsable des données en AI

Sources de données du projet

  • Données fournies par l'utilisateur·trice
  • Données externes via API

sources de données

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Configuration de l'audit des données

Utiliser le plan de gestion des données :

  • Détails sur les données
  • Fréquence des audits
  • Tests requis
  • Membres de l'équipe assignés

plan de vérification des données

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Gestion responsable des données en AI

Calendrier des vérifications de données

  • Exploration initiale des données
  • Audits réguliers pour le prétraitement et la modélisation
  • Tout changement important des données

horaire de l'audit des données

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Gestion responsable des données en AI

Vérifications des données en continu

  • Suivi continu régulier
  • Qualité des données et conformité
  • Performance du modèle et mesures d'équité
  • Utilisation et stockage des données
  • Sécurité et évolutivité

Employé·e·s en surveillance

Gestion responsable des données en AI

Dérive du modèle

  • Le modèle peut perdre en exactitude avec le temps
  • Changements sociétaux, conditions du marché ou variables sous-jacentes
  • Détecter la dérive du modèle en consignant les prédictions et en évaluant les mesures de performance
  • Avertir si les mesures dépassent le seuil
  • Corriger en vérifiant de nouvelles données ou en réentraînant le modèle
Gestion responsable des données en AI

Vérifications des données du conseiller financier IA

  • Exploration initiale des données
  • Prétraitement avec transformations et nettoyage
  • Modélisation avec évaluation de l'équité
  • Audit pré-déploiement
  • Suivi continu

vérifications des données dans le projet

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Passons à la pratique !

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