Datenethik und Bias-Reduktion
Qualität startet beim Datenkatalog: Herkunft, Einwilligungen, Repräsentativität. Ergänzen Sie unterrepräsentierte Gruppen, entfernen Sie schiefe Labels und dokumentieren Sie Annahmen. Welche Datenquellen nutzen Sie bereits verantwortungsvoll? Teilen Sie Best Practices für die Community.
Datenethik und Bias-Reduktion
Diskriminierung wird greifbar mit Metriken wie Fehlerratenparität, demografischer Parität oder Equalized Odds. Legen Sie Zielkorridore fest und überwachen Sie sie wie Leistungskennzahlen. Abonnieren Sie unsere Updates für kompakte Leitfäden zu fairen Modellbewertungen.