Stratégies d'atténuation

Lesquelles de ces affirmations constituent des techniques d'atténuation ? Veuillez sélectionner les trois réponses qui s'appliquent.

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Gestion responsable des données d'IA

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IntermédiaireNiveau de compétence

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Découvrez les principes fondamentaux de la gestion responsable des données dans le domaine de l'IA. Vous passerez en revue des aspects essentiels tels que la sécurité, la transparence, l'équité et bien d'autres encore avant de conceptualiser les indicateurs et les défis associés à ces aspects et de comprendre comment concilier une IA responsable avec d'autres exigences commerciales et techniques.

Exercise 1: Dimensions des données responsables Exercise 2: Développer l'IA de manière responsable Exercise 3: Dimensions des données responsables Exercise 4: Indicateurs d'IA responsable Exercise 5: Planifier un projet d'IA responsable Exercise 6: Utilisation responsable des données Exercise 7: Équité dans les projets d'IA Exercise 8: Les défis d'une IA responsable Exercise 9: Les compromis dans le domaine de l'IA responsable Exercise 10: Obligations professionnelles et conduite éthique

La réglementation des données est essentielle à la légalité de tout projet d'IA. Découvrez les principales réglementations, les licences tierces et les stratégies de conformité relatives au consentement éclairé et aux accords de partage de données (avec l'aide d'un conseiller juridique). Enfin, vous découvrirez comment élaborer des stratégies solides de gouvernance des données et des plans de gestion afin de garantir la conformité de votre projet tout au long de son cycle de vie.

Exercise 1: Aperçu de la réglementation en matière de données Exercise 2: Lois relatives à la protection des données Exercise 3: Réglementation des données dans un projet Exercise 4: Conformité des données Exercise 5: Droits des propriétaires des données et conformité Exercise 6: Accords relatifs à l'utilisation des données (AUD)Exercise 7: Licences de tiers Exercise 8: Types de licences Exercise 9: Contrats de licence Exercise 10: Sélectionner une licence Exercise 11: Gouvernance des données et plan de gestion des données (DMP)Exercise 12: Gestion des données Exercise 13: Composantes d'un DMP

Naviguez à travers la sélection et l'intégration responsables des sources de données en comprenant l'importance de l'origine, de la nature et de la temporalité des données, en mettant l'accent sur la conformité légale, la diversité et l'équité. En explorant les types de biais et leurs origines, vous examinerez l'équité et la représentativité des données afin de créer un ensemble de données complet pour la modélisation.

Exercise 1: Sources de données Exercise 2: Types de sources de données Exercise 3: Source des données et dimensions responsables Exercise 4: Limites des sources de données Exercise 5: Limites des sources de données Exercise 6: Sources des données et biais Exercise 7: Sélection des sources de données Exercise 8: Évaluation des sources de données Exercise 9: Augmentation des données Exercise 10: Intégration des données Exercise 11: Étapes de l'intégration des données Exercise 12: Risques et avantages de l'intégration des données

Comprenez les audits de données, la validation des données et l'atténuation des biais. Le prétraitement des données et la détection des biais dans la modélisation peuvent sembler fastidieux, mais nous pouvons les simplifier grâce à des approches courantes et des techniques éprouvées.

Exercise 1: Audit des données Exercise 2: Audit des données tout au long du cycle de vie du projet Exercise 3: Nécessité d'un audit des données Exercise 4: Validation des données Exercise 5: Définition de la validation des données Exercise 6: Approches de validation des données Exercise 7: Meilleures pratiques en matière de validation des données Exercise 8: Analyse des sous-groupes Exercise 9: Validation des données dans le projet Exercise 10: Pré-traitement et biais Exercise 11: Réduction des biais Exercise 12: Stratégies d'atténuation

Exercice en cours

Exercise 13: Réduction des biais tout au long du cycle de vie du projet Exercise 14: Conséquences de la réduction des biais Exercise 15: Biais post-déploiement Exercise 16: Félicitations !