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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

17. Wie man unverzerrte Daten generiert

verfasst von : Tobias Bär

Erschienen in: Algorithmic Bias: Verzerrungen durch Algorithmen verstehen und verhindern

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Ein Motto unserer Zeit könnte lauten: „Daten sind das neue Gold“ – allerdings glänzen sie nur, wenn sie rein und frei von Schmutz sind. Verzerrte Daten können tödlich verunreinigt und damit wertlos sein. Dieses Kapital diskutiert die wesentlichen Komplikationen, die der Gewinnung von unverzerrten Daten im Wege stehen können, und bietet Lösungsvorschläge an.

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Fußnoten
1
Dies ist die einfache Version der Regel. Die komplizierte Version der Regel würde eine Technik berücksichtigen, die als Stratifizierung bezeichnet wird. Wenn ich z. B. glaube, dass die Person des Reeders wichtiger ist als der einzelne Container, könnte eine effizientere Stichprobenstrategie fünf Container von jedem Schiff zufällig auswählen, unabhängig von der Schiffsgröße. Dies bedeutet zwar, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Container kontrolliert wird, auf einem Schiff der Triple-E-Klasse (das bis zu 18.000 Container befördern kann) viel geringer ist als auf einem kleinen Schiff mit nur 250 Containern, aber es handelt sich immer noch um eine Zufallsstichprobe, und durch die Anwendung von Gewichten (die für jeden Container erfassen, welchen Anteil er an der Gesamtfracht des Schiffes hat) können wir unsere Stratifizierung bei der Schätzung der Koeffizienten des Algorithmus herausrechnen.
 
Metadaten
Titel
Wie man unverzerrte Daten generiert
verfasst von
Tobias Bär
Copyright-Jahr
2022
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Algorithmic Bias: Verzerrungen durch Algorithmen verstehen und verhindern

Print ISBN: 978-3-662-66314-1

Electronic ISBN: 978-3-662-66315-8

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-66315-8_17