Odkrivanje pristranskosti v modelih strojnega učenja je ključni vidik zagotavljanja pravičnih in etičnih sistemov umetne inteligence. Pristranskosti lahko izhajajo iz različnih stopenj cevovoda strojnega učenja, vključno z zbiranjem podatkov, predprocesiranjem, izbiro funkcij, usposabljanjem modela in uvajanjem. Odkrivanje pristranskosti vključuje kombinacijo statistične analize, poznavanja področja in kritičnega razmišljanja. V tem odgovoru bomo raziskali metode za odkrivanje pristranskosti v modelih strojnega učenja in strategije za njihovo preprečevanje in ublažitev.
1. Zbiranje podatkov:
Pristranskosti pri strojnem učenju pogosto izhajajo iz pristranskih podatkov o usposabljanju. Bistveno je natančno preučiti podatke o usposabljanju za morebitne inherentne pristranskosti. Eden od pogostih pristopov je izvedba temeljite raziskovalne analize podatkov (EDA), da bi ugotovili vzorce in neravnovesja v podatkih. Tehnike vizualizacije, kot so histogrami, škatlasti grafikoni in razpršeni grafikoni, lahko pomagajo odkriti pristranskosti, povezane s porazdelitvami razredov, manjkajočimi vrednostmi, izstopajočimi vrednostmi ali korelacijami.
Če na primer v naboru podatkov, ki se uporablja za napovedovanje odobritev posojil, obstaja znatno neravnovesje v številu odobrenih posojil med različnimi demografskimi skupinami, lahko to kaže na pristranskost. Podobno, če so nekatere skupine premalo zastopane v podatkih, model morda ne bo dobro posplošen na te skupine, kar vodi do pristranskih napovedi.
2. Predhodna obdelava:
Med predhodno obdelavo podatkov se lahko nenamerno vnesejo pristranskosti s čiščenjem podatkov, normalizacijo ali kodiranjem. Na primer, pristransko ravnanje z manjkajočimi vrednostmi ali izstopajočimi vrednostmi lahko izkrivi proces učenja modela. Bistveno je dokumentirati vse korake predprocesiranja in zagotoviti preglednost pri izvajanju transformacij podatkov.
Ena pogosta tehnika predprocesiranja za obravnavo pristranskosti je povečanje podatkov, kjer se generirajo sintetične podatkovne točke za uravnoteženje porazdelitev razredov ali izboljšanje zmogljivosti modela v različnih skupinah. Vendar pa je bistveno potrditi vpliv povečanja podatkov na zmanjšanje pristranskosti in poštenost modela.
3. Izbira funkcij:
Pristranskosti se lahko pokažejo tudi skozi funkcije, uporabljene v modelu. Metode izbire funkcij, kot so korelacijska analiza, medsebojne informacije ali ocene pomembnosti lastnosti, lahko pomagajo prepoznati diskriminatorne značilnosti, ki prispevajo k pristranskosti. Odstranitev ali de-pristranskost takih funkcij lahko ublaži nepoštene napovedi in izboljša pravičnost modela.
Na primer, če se model zaposlovanja močno zanaša na diskriminatorno značilnost, kot je spol ali rasa, lahko ohranja pristranskosti v procesu zaposlovanja. Z izključitvijo takšnih funkcij ali uporabo tehnik, kot je adversarial debiasing, se lahko model nauči pravičnejših meja odločanja.
4. Usposabljanje modela:
Pristranskost je lahko zakoreninjena v procesu učenja modela zaradi algoritemskih izbir, hiperparametrov ali ciljev optimizacije. Redno ocenjevanje delovanja modela v različnih podskupinah ali občutljivih atributih lahko razkrije različne vplive in pristranskosti. Meritve, kot so analiza različnih učinkov, izenačene možnosti ali demografska pariteta, lahko kvantificirajo pravičnost in usmerjajo izboljšave modela.
Poleg tega lahko vključitev omejitev glede poštenosti ali pogojev za ureditev med usposabljanjem modelov pomaga ublažiti pristranskosti in spodbuja pravične rezultate. Tehnike, kot je kontradiktorno usposabljanje, odstranjevanje različnih vplivov ali ponovno ponderiranje, lahko povečajo pravičnost modela s kaznovanjem diskriminatornega vedenja.
5. Ocena modela:
Po usposabljanju modela je bistveno oceniti njegovo delovanje v scenarijih resničnega sveta, da ocenimo njegovo poštenost in zmožnost posploševanja. Izvajanje revizij pristranskosti, analiz občutljivosti ali A/B testiranja lahko odkrijejo pristranskosti, ki med usposabljanjem niso bile očitne. Spremljanje napovedi modela skozi čas in pridobivanje povratnih informacij od različnih deležnikov lahko zagotovi dragocene vpoglede v njegov vpliv na različne skupine uporabnikov.
Odkrivanje in ublažitev pristranskosti v modelih strojnega učenja zahteva celosten pristop, ki zajema celoten sistem strojnega učenja. Z budnostjo med zbiranjem podatkov, predhodno obdelavo, izbiro funkcij, usposabljanjem za modele in ocenjevanjem lahko izvajalci zgradijo bolj pregledne, odgovorne in pravične sisteme umetne inteligence, ki koristijo vsem zainteresiranim stranem.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning