Comment corriger un biais de données sans effacer une réalité importante ?

Réponse rapide

Corriger un biais exige d’identifier sa cause, d’ajouter ou pondérer des données pertinentes, d’ajuster modèle ou procédure et de préserver les variations réelles utiles.

Avertissement de sécurité

Rééquilibrer les données sans comprendre la réalité peut supprimer un signal important. Consultez les personnes concernées et revalidez chaque groupe.

Diagnostiquer

Séparez sous-représentation, mesure erronée, annotation, seuil et effet du contexte et consultez les personnes touchées.

Corriger

Rééquilibrez sans supprimer une classe rare légitime, documentez transformations et testez plusieurs compromis de performance.

Vérifier

Mesurez après correction par groupe, scène et pire cas et surveillez réapparition du biais après déploiement.

Sources et références

  1. [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST

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