Val av datakälla
Ansvarsfull AI-datahantering
Maria Prokofieva
Lead ML engineer
Varför välja?
Säkerställ datakvalitet
Juridisk efterlevnad
Rättvisa
Steg 1. Projektrelevans
Relevans för projektmålen
Kontrollera anpassning till
Ämnesområde
Omfattning
Förväntade resultat
Steg 2. Datakällans integritet
Bedöm integritet och tillförlitlighet
Recensioner och omdömen
Transparens i datainsamling
Efterlevnad och licensiering
Hög kvalitet: regelbundna uppdateringar
Steg 3. Juridisk efterlevnad
Datas laglighet
Juridisk efterlevnad för projektet
Juridisk rådgivning:
Tillämpliga lagar och restriktioner
Dataanonymisering
Datasäkerhetskrav
Godkänd av juridiskt team
Steg 4. Teknisk kvalitet
Strukturell integritet och användbarhet
Fullständig
Konsekvent
Korrekt
Aktuell
Steg 5. Bias och representativitet
Analys av demografisk representation
Skyddade egenskaper
Analysera gruppfördelning
Rättvisemått
Dataaugmentering
Steg 6. Urval
Inkludera om:
Konsekvent anpassad
Kan korrigeras med transformation, augmentering eller algoritmer
Exkludera om:
Brister inom viktiga områden
Konsultera domänexperter
Projekt för stadstrafikflöde
Datakällor:
Trafikräkningsdata
Kommunfullmäktigeprotokoll
GPS-spårningsdata
Omnämnanden av trafikförhållanden i sociala medier
Pendlarundersökningsdata
1
Bilder av Streamline HQ
Projekt för stadstrafikflöde
Exkludera
:
Data från sociala medier
Pendlarundersökningsdata
Ändringar
:
Kommunfullmäktigeprotokoll
Trafikräkningsdata
Kompletterande data från sensorer
GPS-data
Kompletterande data från kameror
Nu kör vi en övning!
Ansvarsfull AI-datahantering
Preparing Video For Download...