Fair Data Auditor

تقدم أداة Fair Data Auditor تقييمات تلقائية وقابلة لإعادة الإنتاج لعدالة البيانات للمجموعات التي تستخدم في التحليلات والتعلم الآلي. المستهدفون هم باحثون وعلماء بيانات وفرق حوكمة ومسؤولو الامتثال الذين يحتاجون إلى مقاييس صارمة وقابلة للتدقيق قبل النمذجة أو التقرير.
تقوم الأداة بملامح السمات، وحساب مقاييس العدالة والتمثيل، وتوليد تقارير صالحة للحوكمة. بشكل مفاهيمي تجمع بين تقييم المجموعة واحتساب القياسات ونظام تقييم جودة لكشف مواطن الخلل في التمثيل أو التحيز.
تدعم السمات الرقمية والفئوية، وتتعامل مع البيانات الناقصة ويمكن تطبيق أوزان أو عينة لإحصاءات أكثر قوة. ميزة رئيسية هي سير عمل قابل للتدقيق من النهاية إلى النهاية ينتج مخرجات قابلة للقراءة آليًا وسردًا بشريًا للمستندات الحوكمة.
وحدات إضافية للمكوّنات وخيارات التوطين تتيح التكيف مع المعايير الإقليمية ومتطلبات الخصوصية. تشمل حالات الاستخدام فحص البيانات قبل النشر لـ ML، توثيق أصل البيانات ومخاطر التحيز، وتدقيقات داخلية لفرق البحث.
تركز الحلول على الشفافية وإعادة الإنتاج وإرشادات التصحيح القابلة للتنفيذ، مما يمكّن الفرق من قياس المخاطر ومقارنة مجموعات البيانات وتبرير قرارات الحوكمة. الميزات الأساسية تشمل تقييم البيانات، مقاييس العدالة (التكافؤ، التأثير المتباين، المساواة في الفرص حيثما ينطبق)، فحوص التمثيل، تقييم الجودة وتقارير قابلة للتصدير للحوكمة والامتثال.