डेटा वैलिडेशन की सर्वोत्तम प्रथाएँ

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

Maria Prokofieva

Lead ML engineer

हम क्या कवर करेंगे

• उप-समूह विश्लेषण
• Missing values
• Outlier हटाना
• डेटा असंगतियाँ सुधारना
• फीचर स्केलिंग
• फीचर एनकोडिंग
• डायमेंशनलिटी रिडक्शन

उप-समूह विश्लेषण

Missing data

• बड़े डेटासेट में आम
• डेटा deletion
• Imputation रणनीतियाँ और मॉडल-आधारित तरीके
• वैलिडेशन के लिए उप-समूह विश्लेषण

Outlier हटाना

• z-scores और IQR जैसी सांख्यिकीय विधियाँ, या robust scaling
• डेटा सेगमेंट्स में निष्पक्ष ट्रीटमेंट के लिए वैलिडेट करें

डेटा असंगतियाँ

• डेटा क्वालिटी से मॉडल की अखंडता और विश्वसनीयता प्रभावित होती है
• डेटा स्टैंडर्डाइजेशन और वैलिडेशन नियम
• उप-समूह normalization

फीचर स्केलिंग

• इनपुट फीचर्स को बदलने के लिए फीचर स्केलिंग
• समूहों के बीच वितरण जाँचकर वैलिडेट करें

फीचर एनकोडिंग

• आउटपुट पर एनकोडिंग का प्रभाव आँकें
• बायस और सूचना-हानि की जाँच करें
• ओवरफिटिंग की जाँच करें
• रेग्युलराइजेशन और डायमेंशनलिटी रिडक्शन अपनाएँ

डायमेंशनलिटी रिडक्शन

• इनपुट फीचर्स घटाएँ और आवश्यक सूचना बचाएँ
• बायस उत्पन्न हो सकता है
• t-SNE जैसी fairness-conscious तकनीकें उपयोग करें

फाइनेंशियल एडवाइज़र

• "Annual income" और "Investment frequency" फीचर्स
• Outliers समायोजित करें और स्केल करें
• उप-समूह विश्लेषण

अभ्यास करते हैं!

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट