Veri bilimi etik kuralları nelerdir?
Veri Bilimi Etik Kuralları
Veri bilimi, hızlı bir şekilde gelişen bir alan olup, etik kuralların önemi her zamankinden fazladır. Aşağıda veri bilimi uygularken dikkat edilmesi gereken başlıca etik kurallar sıralanmıştır:- Veri Gizliliği: Kullanıcı verilerinin gizliliğine saygı gösterilmeli, kişisel bilgiler koruma altına alınmalıdır.
- Şeffaflık: Veri toplama süreçleri ve veri analizi sonuçları açıkça paylaşılmalı, algoritmalar hakkında kullanıcıya bilgi verilmelidir.
- Adalet: Veri analitiği süreçlerinde önyargının ve ayrımcılığın önüne geçilmelidir. Modeller adil sonuçlar vermelidir.
- Sorumluluk: Veri bilimciler, verdikleri kararların sonuçlarından sorumlu olmalı ve bu sonuçların toplumsal etkilerini dikkate almalıdır.
- Doğruluk: Kullanılan verilerin doğruluğu ve güncelliği sağlanmalı, yanlış veya yanıltıcı bilgilerden kaçınılmalıdır.
- Onay: Kullanıcılardan veri toplarken rızaları alınmalı ve verilerin kullanım amaçları açıklanmalıdır.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- İçerik denetimi ve toksisite tespiti için veri seti hazırlama
- Decision tree nedir?
- BDT yöntemi ile ilgili en etkili uygulamalar nelerdir?
- Yapay sinir ağlarının derin öğrenme sürecindeki rolü nedir?
- Erken uyarı göstergeleri: üretimde drift ve veri eksilmesi (data debt)
- Kripto para piyasasında arbitraj fırsatlarını belirlemek için hangi veri analiz yöntemleri kullanılabilir?
- Veritabanı tasarımında normalleştirme (normalization) nedir?
- Veri bilimi toplumu nasıl etkiler?
- Histogram nasıl oluşturulur?
- Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek
- Veri yönetişimi: veri sözlüğü, katalog ve erişim yetkileri
- Boyut indirgeme: PCA, t-SNE ve UMAP ne zaman tercih edilir?
- DataFrame nedir ve nasıl oluşturulur?
- Veri biliminin geleceği nasıl şekillenecek?
- Model doğrulama (validation) nedir?
- Veri temizleme (data cleaning) nedir?
- Deney izleme: MLflow ile deney, parametre ve metrik kaydı
- Doğrusal regresyon nasıl çalışır?
- Zaman serisinde çok adımlı tahmin (multi-step) ve yeniden örnekleme
- Veri tabaninda indeks kullanımı nasıl daha verimli hale getirilebilir?