Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren. Data Cards Playbook: Transparente Dokumentation für das Quiz zu Responsible AI Zurück zum Lernpfad Welche der folgenden Aussagen treffen auf KI und die Transparenz von Datasets zu? Wählen Sie so viele Antworten, wie Sie für richtig halten. Die Einführung standardisierter, praktischer und nachhaltiger Mechanismen für Transparenz, die in großem Maßstab einen Mehrwert schaffen können, ist in Forschungs- und Produktionskontexten oft nur begrenzt erfolgreich. Transparenz ist linear. Transparenz ist für Teams, Produkte und Organisationen gleich. Transparenz ist subjektiv, zielgruppenspezifisch und kontextbezogen. Richtig oder falsch? Mit Datenkarten können Leser fundierte Entscheidungen zur Datennutzung treffen, wenn sie KI-Modelle für Produkte, Richtlinien und Forschung entwickeln und bewerten. Wahr Falsch Um die Rollen, Verantwortlichkeiten und Bedürfnisse der Stakeholder im Lebenszyklus eines Datasets zu erfassen, haben wir sie in drei Hauptkategorien unterteilt: Produzenten, Agenten und Nutzer. Welche der folgenden Beschreibungen repräsentiert Produzenten? Stakeholder, die Ihre Dataset-Dokumentation oder Datenkarte und andere Dokumentationen zum maschinellen Lernen (ML)-Modell lesen. Ersteller von Datasets und Dokumentation und verantwortlich für Sammlung, Eigentümerschaft, Start und Wartung von Datasets. Einzelpersonen und Vertreter, die mit Produkten interagieren, die auf mit Datasets trainierten Modellen basieren. Stakeholder, die die Handlungsbefugnis beauftragt haben, zu bestimmen, wie sie oder andere die beschriebenen Datasets oder KI-Systeme verwenden können. Welche Messwertkategorie für eine Datenkarte verfolgt den Prozentsatz der Produzenten, die eine Datenkarte aus einer Vorlage ausfüllen und veröffentlichen, und den Prozentsatz der Leser, die Entscheidungen zu einem Dataset auf der Grundlage der Datenkarte treffen? Verständlichkeit Support Engagement Conversion Eine Datenkarte mit nur ___ Fragen kann zu technisch werden, ohne Details zum Kontext, zur Relevanz oder zur Bedeutung zu enthalten. Ausziehbar Periskopisch Mikroskopisch Endoskopisch Welches der folgenden Ziele sollte das Design von Datenkarten erreichen, damit sie übernommen werden können? Wählen Sie so viele Antworten, wie Sie für richtig halten. Datenkarten müssen miteinander vergleichbar sein. Datenkarten sollten als letzter Schritt im Lebenszyklus eines Datasets erstellt werden. Datenkarten sollten nützlich sein, um Unsicherheiten im Dataset zu melden. Datenkarten sollten dem Leser mit dem höchsten Kenntnisstand effizient kommunizieren. Welche der folgenden Methoden wird nicht empfohlen, um die Auswirkungen einer Datenkarte nach der Veröffentlichung zu messen? Engagement Verständlichkeit Robustheit und Stabilität Vollständigkeit Richtig oder falsch? Wenn Ihre Datenkarte sichtbar, nutzbar und gut konstruiert ist, sollten die bestehenden Überzeugungen der Leser in Bezug auf Ihr Dataset, Ihre Organisation und andere von Ihrer Organisation veröffentlichte Datasets keinen Einfluss darauf haben, wie sie mit der Datenkarte umgehen. Wahr Falsch Antworten senden error_outline Beim Bewerten des Quiz ist ein Fehler aufgetreten. Bitte versuchen Sie es noch einmal.
