Откривање пристрасности у моделима машинског учења је кључни аспект обезбеђивања поштених и етичких система вештачке интелигенције. Пристрасности могу настати из различитих фаза процеса машинског учења, укључујући прикупљање података, претходну обраду, избор карактеристика, обуку модела и примену. Откривање пристрасности укључује комбинацију статистичке анализе, знања из домена и критичког мишљења. У овом одговору, истражићемо методе за откривање пристрасности у моделима машинског учења и стратегије за њихово спречавање и ублажавање.
1. Прикупљање података:
Предрасуде у машинском учењу често потичу од пристрасних података о обуци. Неопходно је пажљиво испитати податке о обуци за било какве инхерентне предрасуде. Један уобичајени приступ је спровођење темељне истраживачке анализе података (ЕДА) да би се идентификовали обрасци и неравнотеже у подацима. Технике визуелизације као што су хистограми, дијаграми оквира и дијаграми расејања могу помоћи у откривању пристрасности у вези са дистрибуцијама класа, недостајућим вредностима, одступницима или корелацијама.
На пример, у скупу података који се користи за предвиђање одобрења кредита, ако постоји значајна неравнотежа у броју одобрених зајмова између различитих демографских група, то може указивати на пристрасност. Слично томе, ако су одређене групе недовољно заступљене у подацима, модел се можда неће добро генерализовати на те групе, што доводи до пристрасних предвиђања.
2. Предобрада:
Током предобраде података, пристрасности се могу нехотице унети кроз чишћење података, нормализацију или кодирање. На пример, пристрасно руковање недостајућим вредностима или изванредним вредностима може да искриви процес учења модела. Од кључне је важности документовати све кораке предобраде и осигурати транспарентност у начину на који се врше трансформације података.
Једна уобичајена техника препроцесирања за решавање пристрасности је повећање података, где се синтетичке тачке података генеришу да би се уравнотежиле дистрибуције класа или побољшале перформансе модела у различитим групама. Међутим, неопходно је потврдити утицај повећања података на смањење пристрасности и праведност модела.
3. Избор функција:
Пристрасности се такође могу манифестовати кроз карактеристике које се користе у моделу. Методе одабира обележја, као што су анализа корелације, међусобне информације или оцене важности обележја, могу помоћи да се идентификују дискриминаторне карактеристике које доприносе пристрасности. Уклањање или отклањање предрасуда таквих карактеристика може ублажити неправедна предвиђања и побољшати правичност модела.
На пример, у моделу запошљавања, ако се модел у великој мери ослања на дискриминаторну карактеристику као што је пол или раса, то може да продужи предрасуде у процесу запошљавања. Искључујући такве карактеристике или користећи технике као што је адверсариал дебиасинг, модел може научити праведније границе одлучивања.
4. Обука модела:
Пристрасност може бити укорењена у процесу учења модела због алгоритамских избора, хиперпараметара или циљева оптимизације. Редовно оцењивање перформанси модела у различитим подгрупама или осетљивим атрибутима може открити различите утицаје и пристрасности. Метрике као што су анализа различитих утицаја, изједначене шансе или демографски паритет могу квантификовати праведност и водити побољшање модела.
Штавише, укључивање ограничења правичности или услова регуларизације током обуке модела може помоћи у ублажавању пристрасности и промовисању правичних исхода. Технике као што су супротстављена обука, уклањање различитих утицаја или поновно пондерисање могу побољшати правичност модела кажњавањем дискриминаторног понашања.
5. Процена модела:
Након обуке модела, од суштинске је важности да се процени његов учинак у реалним сценаријима како би се проценила његова праведност и способности генерализације. Спровођење ревизије пристрасности, анализе осетљивости или А/Б тестирања могу открити пристрасности које нису биле очигледне током обуке. Праћење предвиђања модела током времена и тражење повратних информација од различитих заинтересованих страна може пружити вредан увид у његов утицај на различите групе корисника.
Откривање и ублажавање пристрасности у моделима машинског учења захтева холистички приступ који обухвата цео цевовод машинског учења. Будећи опрезни током прикупљања података, предобраде, одабира карактеристика, обуке модела и евалуације, практичари могу да изграде транспарентније, одговорније и праведније системе вештачке интелигенције од користи свим заинтересованим странама.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг