Datenvalidierung erklären

Welche der folgenden Aussagen zur Datenüberprüfung sind richtig? Wähle die beiden Antworten aus, die zutreffen.

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Verantwortungsbewusstes KI-Datenmanagement

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Verantwortungsbewusstes KI-Datenmanagement

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

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Lerne die grundlegende Theorie hinter verantwortungsvollem Datenmanagement in der KI kennen. Du checkst wichtige Aspekte wie Sicherheit, Transparenz, Fairness und mehr, bevor du dir Gedanken über die Metriken und Herausforderungen machst, die damit zusammenhängen. Außerdem lernst du, wie du verantwortungsvolle KI mit anderen geschäftlichen und technischen Anforderungen in Einklang bringst.

Exercise 1: Verantwortungsbewusste Datenmengen Exercise 2: KI verantwortungsvoll entwickeln Exercise 3: Dimensionen verantwortungsvoller Daten Exercise 4: Verantwortungsbewusste KI-Kennzahlen Exercise 5: Ein verantwortungsbewusstes KI-Projekt planen Exercise 6: Verantwortungsvoller Umgang mit Daten Exercise 7: Fairness bei KI-Projekten Exercise 8: Herausforderungen einer verantwortungsvollen KI Exercise 9: Kompromisse bei verantwortungsvoller KI Exercise 10: Berufliche Pflichten und ethisches Verhalten

Datenschutz ist super wichtig, damit ein KI-Projekt legal ist. Informiere dich über wichtige Vorschriften, Lizenzen von Dritten und Strategien zur Einhaltung von Vorschriften für Einverständniserklärungen und Vereinbarungen zur Datenweitergabe (mit einem Anwalt). Zum Schluss lernst du, wie du solide Strategien für die Datenverwaltung und Managementpläne aufstellst, damit dein Projekt während des ganzen Lebenszyklus den Vorschriften entspricht.

Exercise 1: Überblick über die Datenregulierung Exercise 2: Datenschutzgesetze Exercise 3: Datenregelung in einem Projekt Exercise 4: Datenkonformität Exercise 5: Rechte der Dateneigentümer und Compliance Exercise 6: Vereinbarungen zur Datennutzung (DUAs)Exercise 7: Lizenzen von anderen Leuten Exercise 8: Arten von Lizenzen Exercise 9: Lizenzvereinbarungen Exercise 10: Lizenz auswählen Exercise 11: Datenverwaltung und Datenmanagementplan (DMP)Exercise 12: Datenmanagement Exercise 13: Teile eines DMP

Navigiere durch die verantwortungsvolle Auswahl und Integration von Datenquellen, indem du die Bedeutung der Herkunft, Art und Zeitlichkeit von Daten verstehst und dabei auf die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Vielfalt und Fairness achtest. Indem du verschiedene Arten von Verzerrungen und ihre Ursachen untersuchst, beschäftigst du dich mit Datenfairness und -repräsentation, um einen umfassenden Datensatz für die Modellierung zu erstellen.

Exercise 1: Datenquellen Exercise 2: Arten von Datenquellen Exercise 3: Datenquelle und verantwortliche Dimensionen Exercise 4: Einschränkungen der Datenquelle Exercise 5: Einschränkungen bei den Datenquellen Exercise 6: Datenquellen und Verzerrungen Exercise 7: Auswahl der Datenquelle Exercise 8: Bewertung der Datenquellen Exercise 9: Datenerweiterung Exercise 10: Datenintegration Exercise 11: Schritte zur Datenintegration Exercise 12: Risiken und Vorteile der Datenintegration

Verstehe Datenprüfungen, Datenvalidierung und die Reduzierung von Verzerrungen. Datenvorbereitung und das Erkennen von Verzerrungen bei der Modellierung klingen nicht gerade spannend, aber lass uns das Ganze mit gängigen Methoden und bewährten Techniken optimieren!

Exercise 1: Datenprüfung Exercise 2: Datenprüfung im Projektlebenszyklus Exercise 3: Notwendigkeit einer Datenprüfung Exercise 4: Datenvalidierung Exercise 5: Datenvalidierung erklären

Aktuelle Übung

Exercise 6: Ansätze zur Datenvalidierung Exercise 7: Tipps für die Datenüberprüfung Exercise 8: Teilgruppenanalyse Exercise 9: Datenüberprüfung im Projekt Exercise 10: Vorverarbeitung und Verzerrung Exercise 11: Verringerung von Verzerrungen Exercise 12: Strategien zur Schadensbegrenzung Exercise 13: Reduzierung von Verzerrungen während des gesamten Projektlebenszyklus Exercise 14: Folgen der Verringerung von Verzerrungen Exercise 15: Verzerrung nach dem Einsatz Exercise 16: Glückwunsch!