Datavalidering
Ansvarsfull AI-datahantering
Maria Prokofieva
Lead ML engineer
Det här tar vi upp
Datavalidering
Ansvarsfulla dimensioner
AI-finansrådgivare
Datavalidering
Mer detaljerad metod
Kontrollera datats tekniska integritet
Kontrollera rättvisa
Teknisk integritet
Fullständiga data
Inga dubbletter, fel eller inaktuella data
Juridiskt korrekt
Kontroller för noggrannhet, konsistens, fullständighet och aktualitet
Finansrådgivare: teknisk integritet
Avvikelser och anomalier i data
Felaktigt tilldelade fält
Identifiera och korrigera tidigt
Finansrådgivare: teknisk integritet
Anomalier i insamlingsperioder och -metoder
Regionala ekonomiska skillnader
Inte optimerad för alla användargrupper
Rättvisebedömning
Lika möjligheter
Disparat utfall
Demografisk paritet
Tillämpas i alla projektfaser
Finansrådgivare:
Alla individer får relevant och värdefull rådgivning
Enhetliga rekommendationer för alla demografiska grupper
Ingen grupp påverkas oproportionerligt
Metoder för datavalidering
Identifiera nyckelvariabler
Analysera datafördelning
Rensa data och tillämpa statistiska tester
Balansera data
Kontrollera rättvisemått
Testa modeller med varierade datamängder
Finansrådgivare
Ta bort outliers och imputera saknade värden
Validera med deskriptiv statistik före och efter
Översampling för låginkomstgruppen
Kontrollera modellprestanda och rättvisemått
Korsvalidering med stratifiering
Testa på "osedd" data
Nu kör vi en övning!
Ansvarsfull AI-datahantering
Preparing Video For Download...