Facets

不论是直接使用还是作为机器学习模型的训练输入，越来越多的重要决策源自于大数据集。因此了解数据中的差距、缺陷和潜在偏见十分重要。Google的Facets项目在此领域提供了两个有力工具：Facets Overview和Facets Dive。Facets Overview对数据集中的特征分布进行可视化，可以展现训练和验证集的偏斜，并且可以用于比较多个数据集；Facets Dive用于在大数据集中挖掘和可视化单个数据点，并使用不同的可视维度来探究属性之间的关系。它们都是进行道德偏差测试的有力工具。