डेटा वैलिडेशन
जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट
Maria Prokofieva
Lead ML engineer
हम क्या कवर करेंगे
डेटा वैलिडेशन
जिम्मेदार डायमेंशंस
AI फाइनेंशियल एडवाइजर
डेटा वैलिडेशन
ज़्यादा सूक्ष्म अप्रोच
डेटा की टेक्निकल इंटेग्रिटी जाँचें
फेयरनेस जाँचें
टेक्निकल इंटेग्रिटी
कंप्लीट डेटा
कोई डुप्लीकेट, त्रुटि या पुराना डेटा नहीं
कानूनी रूप से कम्प्लायंट
एक्यूरसी, कंसिस्टेंसी, कम्प्लीटनैस, टाइमलीनेस की जाँच
फाइनेंशियल एडवाइजर: टेक्निकल इंटेग्रिटी
डेटा में मिसमैच और एनॉमलीज़
गलत असाइन हुए फील्ड्स
जल्दी पहचानें और सुधारें
फाइनेंशियल एडवाइजर: टेक्निकल इंटेग्रिटी
डेटा कलेक्शन पीरियड्स और मेथड्स में एनॉमलीज़
क्षेत्रीय आर्थिक असमानताएँ
सभी यूज़र ग्रुप्स के लिए ऑप्टिमाइज़ नहीं
फेयरनेस असेसमेंट
समान अवसर
विषम प्रभाव (Disparate impact)
डेमोग्राफिक पैरिटी
प्रोजेक्ट के सभी चरणों में लागू
फाइनेंशियल एडवाइजर:
सभी व्यक्तियों को प्रासंगिक और लाभकारी सलाह मिले
सभी डेमोग्राफिक समूहों में एकसमान सिफारिशें
कोई समूह असंगत रूप से प्रभावित न हो
डेटा वैलिडेशन अप्रोचेज़
प्रमुख वैरिएबल पहचानें
डेटा डिस्ट्रीब्यूशन का विश्लेषण करें
डेटा क्लीन करें और सांख्यिकीय टेस्ट लागू करें
डेटा बैलेंस करें
फेयरनेस मैट्रिक्स जाँचें
विविध डेटासेट्स पर मॉडल टेस्ट करें
फाइनेंशियल एडवाइजर
आउट्लायर हटाएँ और मिसिंग वैल्यू इम्प्यूट करें
पहले और बाद में डेस्क्रिप्टिव स्टैटिस्टिक्स से वैलिडेट करें
लो-इनकम ग्रुप के लिए ओवरसैंपल करें
मॉडल परफॉर्मेंस और फेयरनेस मैट्रिक्स जाँचें
स्ट्रैटिफाइड क्रॉस-वैलिडेशन
"अनसीन" डेटा पर टेस्ट करें
अभ्यास करते हैं!
जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट
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