Обмеження джерел даних

Відповідальне керування даними для ШІ

Maria Prokofieva

Lead ML Engineer

Джерело даних і типові обмеження

Відповідність законодавству
Упередженість
Методологія
Роль фахових знань

Правові та доступові обмеження

Обмежене використання даних для певних проєктів
Додаткові вимоги відповідності
Надмірна вартість

Відповідність даних

¹ Зображення: Streamline HQ

Упередженість у джерелах даних

Систематичні помилки
Викривлене сприйняття
Нерівномірні результати
Невигідність для окремих груп

Види упередженості

Історична упередженість:
- Нерелевантні патерни та результати
Упередженість відбору:
- Вибір, які точки даних включати
Упереджена вибірка
- Метод, за яким здійснюють вибірку

Шкала упередженості

¹ Зображення: Streamline HQ

Упередженість і обмеження за походженням

Обмежене покриття даних
Культурні та географічні обмеження
Обмеженість за обсягом і включенням

Група людей

Упередженість і методологічні обмеження

Вибір методів збирання даних
Підходи до вибіркування

Різнокольорові долоні, підняті вгору

Фахові знання домену

Обмеження або приховані упередження
Залучайте доменних експертів рано
Пом'якшуйте обмеження до моделювання

Міський проєкт потоків трафіку

Джерела даних:

Дані підрахунку трафіку
Нотатки засідань міської ради
Дані GPS‑трекінгу

Міський проєкт потоків трафіку

¹ Зображення: Streamline HQ

Міський проєкт потоків трафіку

Історичні дані підрахунку трафіку:

Історична упередженість
Минулі міські планування

Дані протоколів засідань:

Упередженість відбору
Непропорційне представлення окремих членів громади

дані про трафік

¹ Зображення: Streamline HQ

Міський проєкт потоків трафіку

Дані GPS‑трекінгу:

Упередження вибірки та відбору
Можуть не представляти всіх комутерів

gps

¹ Зображення: Streamline HQ

Давайте потренуємось!

Відповідальне керування даними для ШІ

Preparing Video For Download...