डेटा सोर्स चयन

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

Maria Prokofieva

Lead ML engineer

चयन क्यों?

डेटा क्वालिटी सुनिश्चित करें
कानूनी अनुपालन
निष्पक्षता

दो बटन में से चुनती उलझन में महिला, नीला बटन दबाते हुए

चरण 1. प्रोजेक्ट प्रासंगिकता

प्रोजेक्ट उद्देश्यों से प्रासंगिकता
इनके साथ संरेखण जाँचें
- विषय क्षेत्र
- दायरा
- अपेक्षित परिणाम

टारगेट आइकन

चरण 2. डेटा सोर्स अखंडता

अखंडता और विश्वसनीयता आँकें
रिव्यू और टेस्टिमोनियल्स
डेटा कलेक्शन में पारदर्शिता
अनुपालन और लाइसेंसिंग
उच्च गुणवत्ता: नियमित अपडेट

हैंडशेक और शील्ड लाइन आइकन

चरण 3. कानूनी अनुपालन

डेटा की वैधता
प्रोजेक्ट के लिए कानूनी अनुपालन
लीगल काउंसल:
- लागू कानून और प्रतिबंध
- डेटा एनोनीमाइज़ेशन
- डेटा सुरक्षा आवश्यकताएँ
लीगल टीम द्वारा स्वीकृत

कानून

चरण 4. तकनीकी गुणवत्ता

संरचनात्मक अखंडता और उपयोगिता
पूर्ण
सुसंगत
सटीक
समयानुकूल

गुणवत्ता प्रमाणपत्र

चरण 5. बायस और प्रतिनिधित्व

जनसांख्यिकीय प्रतिनिधित्व विश्लेषण
संरक्षित विशेषताएँ
समूहों के वितरण का विश्लेषण
Fairness मेट्रिक्स
डेटा ऑगमेंटेशन

चरण 6. चयन

शामिल करें अगर:
- लगातार संरेखित हो
- ट्रांसफॉर्मेशन, ऑगमेंटेशन, या एल्गोरिदम से सुधर सके
बाहर करें अगर:
- प्रमुख क्षेत्रों में कमी हो
डोमेन विशेषज्ञों से परामर्श करें

चयन करना

अर्बन ट्रैफिक फ्लो प्रोजेक्ट

डेटा सोर्स:

ट्रैफिक काउंट डेटा
काउंसिल मीटिंग नोट्स
GPS ट्रैकिंग डेटा
सोशल मीडिया पर ट्रैफिक कंडीशंस के मेंशन
कम्यूटर सर्वे डेटा

अर्बन ट्रैफिक फ्लो प्रोजेक्ट

¹ Images by Streamline HQ

अर्बन ट्रैफिक फ्लो प्रोजेक्ट

Exclude:

सोशल मीडिया डेटा
कम्यूटर सर्वे डेटा

Alterations:

काउंसिल मीटिंग नोट्स
ट्रैफिक काउंट डेटा
- सेंसर से अतिरिक्त डेटा
GPS डेटा
- कैमरों से अतिरिक्त डेटा

अभ्यास करते हैं!

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

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