AI 竞赛与基准测试：数据集开发

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发展机器学习数据集的方法论和实践经验，涵盖数据准备、集合、质量评估等方面。

本研究探讨了负责任的机器学习数据集的重要性，并提出了评估数据集的负责任框架。通过分析超过100个数据集，发现没有一个数据集能免于公平性、隐私保护和合规性问题。建议改进数据集的文档化，并修订全球范围内的数据保护法规定。