Testen auf Verzerrung · Frage 24 von 60
Welche Testansätze eignen sich zur Erkennung von Verzerrung?
4 Antworten sind richtig. Mittel
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Lösung
- A Statische Analyse der Datenvorbereitungsprogramme und des Modellcodes
- B Reviews der Dokumentation des Datensatzes
- D Explorative Datenanalyse der Trainingsdaten
- E Reviews des ML-Workflows, besonders der Datenvorbereitung
Erklärung
Geeignet sind Reviews des ML-Workflows und der Datensatzdokumentation, statische Analyse der Datenvorbereitungsprogramme und des Modellcodes, explorative Datenanalyse, dynamisches Testen mit einem bekanntermaßen unverzerrten Datensatz, der Test der Labelkorrektheit und die Disparate-Impact-Analyse. Lasttests und Neuronenüberdeckung dienen anderen Zwecken.