Audit Lens | ML Dataset Quality and Leakage Diagnostics

أداة مستقلة لفحص جودة بيانات تعلم الآلة قبل التدريب، أُنجزت في أكتوبر 2026 بمساعدة أدوات تطوير بالذكاء الاصطناعي.

لغة البرمجة: JavaScript. التقنيات: HTML5 وCSS3 وFile API؛ جميع الحسابات تجري داخل المتصفح.

المميزات المنفذة: استيراد CSV مع دعم الحقول المقتبسة والفواصل والأسطر داخل الخلايا؛ اختيار عمود الهدف ومعرّف الكيان وقسم البيانات؛ حساب القيم المفقودة والصفوف المكررة بالكامل؛ كشف معرّفات الكيانات المشتركة بين أقسام البيانات؛ حساب ارتباط Pearson للخصائص الرقمية مع الهدف والتنبيه عند الارتباط شبه الكامل؛ فحص الصفوف المرتبطة بكل نتيجة وتصدير تقرير JSON.

تتضمن الصور بيانات اصطناعية من 14 صفاً و8 أعمدة. تكشف الأداة فعلياً خليتين مفقودتين وصفاً مكرراً ومعرّفين مشتركين بين الأقسام، وتعلّم خاصية post_cancel_flag للمراجعة بسبب ارتباطها الكامل بالهدف. هذه نتائج المثال التجريبي وليست نتائج عميل.

التحقق: فحص ملفات CSV سليمة ومعطوبة ومقتبسة، وحالات معروفة للقيم المفقودة والتكرار وتداخل الأقسام والارتباط، ثم اختبار الاستيراد وتصفية الصفوف في الواجهة.

حدود الأداة: الارتباط والتداخل مؤشرات للمراجعة، ولا يثبتان وحدهما تسرباً سببياً. لا يتم تدريب نموذج ولا ادعاء دقة تنبؤية. الصور المرفقة من تشغيل الأداة فعلياً.

Independent browser-local data diagnostics prototype, using synthetic data. Stack: JavaScript / HTML / CSS. No uploaded CSV is sent to a server.