Fair Data Auditor

הבודק ההוגן לנתונים מספק הערכות אוטומטיות וברות שחזור של הוגנות נתונים לערכי נתונים לשימוש בנתונים וב-ML. הקהל כולל חוקרים, מדעני נתונים וצוותי ממשל האמון שזקוקים למדדים רגישים ואמינים לפני מודולינג או דוחות.
הכלי מפרט תכונות, מחשב מדדי הוגנות וייצוגיות ומייצר דוחות תואמים לממשל. באופן תיאורטי הוא משלב פרופיילינג של ערכות נתונים עם חישובי מדדים ומערכת ניקוד איכות על מנת לחשוף היכן נתונים אינם מיוצגים נכון או יוצרים הטיה.
הוא תומך בתכונות מספריותוכתמונות, מטפל בנתונים חסרים ולפעמים יכול להטיל משקלים או sampling עבור הערכות יציבות. מאפיין ייחודי הוא תיעוד end-to-end שניתן audit ומפיק פלטים למכונה יחד עם נראטיבים אנושיים לתיעוד ממשל.
מודולים נוספים למפתחי מדדים ואפשרויות לוקליזציה מאפשרים התאמה לתקני פרטיות ואזוריים. דוגמאות שימוש כוללות בדיקות נתונים לפני פריסת ML, תיעוד מוצא הנתונים וסיכוני הטיה, ביקורות פנימיות לצוותי מחקר.
הפתרון מדגיש שקיפות, שחזוריות והנחיות פעולה מעשיות, שמאפשרות לצוותים להעריך סיכונים, להשוות ערכות נתונים ולנמק החלטות ממשלה. פונקציות מרכזיות כוללות פרופיילינג של נתונים, מדדי הוגנות (פר parity, impact disparate, שוויון הזדמנויות כשמתאים), בדיקות ייצוגיות, ציוני איכות ודוחות ייצוא לממשל ולעמידה בתקינה.