Analisi per sottogruppi

In un progetto che mira a prevedere i tassi di approvazione dei prestiti, il team ha terminato il pre-processing e decide di condurre un'analisi per sottogruppi per garantire l'equità tra i gruppi per genere e livello di reddito.

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Scopri la teoria di base alla base della gestione responsabile dei dati nell'AI. Ripasserai dimensioni chiave come sicurezza, trasparenza, equità e altro, per poi concettualizzare metriche e sfide associate a queste dimensioni e capire come bilanciare un'AI responsabile con altri requisiti aziendali e tecnici.

Exercise 1: Dimensioni dei dati responsabili Exercise 2: Sviluppare l'AI in modo responsabile Exercise 3: Dimensioni dei dati responsabili Exercise 4: Metriche per un'AI responsabile Exercise 5: Pianificare un progetto di AI responsabile Exercise 6: Uso responsabile dei dati Exercise 7: Equità nei progetti di AI Exercise 8: Sfide dell’AI responsabile Exercise 9: Compromessi nella Responsible AI Exercise 10: Doveri professionali e condotta etica

La regolamentazione dei dati è essenziale per la legalità di qualsiasi progetto di AI. Scopri i principali regolamenti, le licenze di terze parti e le strategie di conformità per il consenso informato e gli accordi di condivisione dei dati (con consulenza legale). Infine, imparerai a sviluppare strategie solide di data governance e piani di gestione dei dati per garantire che il tuo progetto resti conforme durante tutto il suo ciclo di vita.

Exercise 1: Panoramica sulla regolamentazione dei dati Exercise 2: Leggi sulla protezione dei dati Exercise 3: Normative sui dati in un progetto Exercise 4: Conformità dei dati Exercise 5: Diritti del titolare dei dati e conformità Exercise 6: Data Use Agreements (DUA)Exercise 7: Licenze di terze parti Exercise 8: Tipi di licenze Exercise 9: Accordi di licenza Exercise 10: Selezionare una licenza Exercise 11: Data governance e piano di gestione dei dati (DMP)Exercise 12: Gestione dei dati Exercise 13: Componenti di un DMP

Orienta la selezione e l'integrazione responsabile delle fonti di dati comprendendo l'importanza dell'origine, della natura e della temporalità dei dati, con enfasi su conformità legale, diversità ed equità. Esplorando i tipi di bias e le loro origini, esaminerai equità e rappresentatività dei dati per creare un insieme di dati completo per la modellazione.

Exercise 1: Fonti di dati Exercise 2: Tipi di sorgenti dati Exercise 3: Fonte dei dati e dimensioni della responsabilità Exercise 4: Limitazioni delle fonti di dati Exercise 5: Limitazioni nelle fonti dati Exercise 6: Fonti di dati e bias Exercise 7: Selezione delle fonti di dati Exercise 8: Valutazione delle fonti dati Exercise 9: Data augmentation Exercise 10: Integrazione dei dati Exercise 11: Passaggi per l'integrazione dei dati Exercise 12: Rischi e benefici dell'integrazione dei dati

Comprendi audit dei dati, convalida dei dati e mitigazione dei bias. Il pre-processing dei dati e l'individuazione dei bias in fase di modellazione possono non sembrare entusiasmanti, ma rendiamoli più snelli con approcci comuni e tecniche affidabili!

Exercise 1: Audit dei dati Exercise 2: Data audit nel ciclo di vita del progetto Exercise 3: Necessità di un data audit Exercise 4: Convalida dei dati Exercise 5: Definire la data validation Exercise 6: Approcci alla data validation Exercise 7: Buone pratiche per la validazione dei dati Exercise 8: Analisi per sottogruppi

Esercizio attuale

Exercise 9: Validazione dei dati nel progetto Exercise 10: Pre-processing e bias Exercise 11: Mitigazione del bias Exercise 12: Strategie di mitigazione Exercise 13: Mitigazione del bias lungo il ciclo di vita del progetto Exercise 14: Conseguenze della mitigazione del bias Exercise 15: Bias post-deployment Exercise 16: Congratulazioni!