Виявлення упереджень у моделях машинного навчання є важливим аспектом забезпечення справедливих і етичних систем ШІ. Упередження можуть виникати на різних етапах конвеєра машинного навчання, включаючи збір даних, попередню обробку, вибір функцій, навчання моделі та розгортання. Виявлення упереджень передбачає поєднання статистичного аналізу, знання предметної області та критичного мислення. У цій відповіді ми дослідимо методи виявлення упереджень у моделях машинного навчання та стратегії їх запобігання та пом’якшення.
1. Збір даних:
Упередження в машинному навчанні часто виникають через упереджені навчальні дані. Важливо ретельно вивчити навчальні дані на наявність будь-яких властивих упереджень. Одним із поширених підходів є проведення ретельного дослідницького аналізу даних (EDA) для виявлення закономірностей і дисбалансів у даних. Методи візуалізації, такі як гістограми, коробчасті діаграми та діаграми розсіювання, можуть допомогти виявити упередження, пов’язані з розподілом класів, відсутніми значеннями, викидами чи кореляціями.
Наприклад, у наборі даних, який використовується для прогнозування схвалення позик, якщо існує значний дисбаланс у кількості схвалених позик між різними демографічними групами, це може свідчити про зміщення. Подібним чином, якщо певні групи недостатньо представлені в даних, модель може бути погано узагальнена для цих груп, що призведе до упереджених прогнозів.
2. Попередня обробка:
Під час попередньої обробки даних можна ненавмисно внести зміщення через очищення даних, нормалізацію або кодування. Наприклад, обробка відсутніх значень або викидів упередженим чином може спотворити процес навчання моделі. Дуже важливо задокументувати всі етапи попередньої обробки та забезпечити прозорість у тому, як виконуються перетворення даних.
Одним із поширених методів попередньої обробки для усунення зміщень є збільшення даних, де генеруються синтетичні точки даних, щоб збалансувати розподіл класів або покращити продуктивність моделі в різних групах. Однак важливо підтвердити вплив збільшення даних на зменшення систематичної помилки та справедливість моделі.
3. Вибір функцій:
Упередження також можуть проявлятися через особливості, які використовуються в моделі. Методи відбору ознак, такі як кореляційний аналіз, взаємна інформація або оцінка важливості ознак, можуть допомогти виявити дискримінаційні ознаки, які сприяють упередженню. Видалення або дезміщення таких функцій може пом’якшити несправедливі прогнози та покращити справедливість моделі.
Наприклад, у моделі найму, якщо вона значною мірою покладається на дискримінаційну ознаку, як-от стать чи расу, це може закріпити упередження в процесі найму. Виключаючи такі функції або використовуючи такі методи, як змагальне упередження, модель може вивчити більш справедливі межі рішень.
4. Модельне навчання:
Упередженість може бути вкорінена в процесі навчання моделі через вибір алгоритму, гіперпараметри або цілі оптимізації. Регулярна оцінка ефективності моделі в різних підгрупах або чутливих атрибутах може виявити різні впливи та упередження. Такі показники, як різнорідний аналіз впливу, вирівняні шанси або демографічний паритет, можуть кількісно визначити справедливість і скеровувати вдосконалення моделі.
Крім того, включення обмежень справедливості або умов регулярізації під час навчання моделі може допомогти пом’якшити упередження та сприяти справедливим результатам. Такі методи, як змагальність, усунення різнорідного впливу або перезважування, можуть підвищити справедливість моделі шляхом покарання за дискримінаційну поведінку.
5. Оцінка моделі:
Після навчання моделі важливо оцінити її продуктивність у сценаріях реального світу, щоб оцінити її справедливість і можливості узагальнення. Проведення аудиту упереджень, аналізу чутливості або A/B-тестування може виявити упередження, які не були очевидними під час навчання. Моніторинг прогнозів моделі з часом і отримання відгуків від різних зацікавлених сторін може дати цінну інформацію про її вплив на різні групи користувачів.
Виявлення та пом’якшення упереджень у моделях машинного навчання вимагає цілісного підходу, який охоплює весь конвеєр машинного навчання. Виявляючи пильність під час збору даних, попередньої обробки, вибору функцій, навчання моделі та оцінювання, практики можуть створити більш прозорі, підзвітні та справедливі системи ШІ, які принесуть користь усім зацікавленим сторонам.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning