Osiguravanje da procesi čišćenja podataka budu slobodni od pristranosti ključna je briga u području strojnog učenja, osobito kada se koriste platforme kao što je Google Cloud Machine Learning. Pristranost tijekom čišćenja podataka može dovesti do iskrivljenih modela, što zauzvrat može proizvesti netočna ili nepoštena predviđanja. Rješavanje ovog problema zahtijeva višestrani pristup koji obuhvaća nekoliko strategija i najboljih praksi.
Prvo i najvažnije, ključno je razumijevanje izvora potencijalne pristranosti. Pristranost može proizaći iz različitih faza prikupljanja i predobrade podataka, uključujući pristranost uzorkovanja, pristranost mjerenja i pristranost potvrde. Pristranost uzorkovanja javlja se kada prikupljeni podaci nisu reprezentativni za populaciju koja se namjerava analizirati. Pristranost mjerenja proizlazi iz pogrešaka u prikupljanju podataka, a pristranost potvrde događa se kada očekivanja čistača podataka utječu na proces čišćenja podataka.
Kako bi se ublažile ove pristranosti, trebalo bi početi jasnim definiranjem cilja modela strojnog učenja i kriterija za čiste podatke. To uključuje postavljanje eksplicitnih, objektivnih pravila za uključivanje i isključivanje podataka. Na primjer, ako je cilj predvidjeti odlazak kupaca, čistač podataka trebao bi osigurati da skup podataka uključuje uravnoteženu zastupljenost kupaca iz različitih demografskih skupina, regija i obrazaca korištenja.
Jedna od učinkovitih strategija za smanjenje pristranosti je korištenje automatiziranih alata za čišćenje podataka koji primjenjuju dosljedna pravila u cijelom skupu podataka. Google Cloud nudi alate kao što su Dataflow i Dataprep, koji mogu automatizirati mnoge aspekte čišćenja podataka, smanjujući rizik od pristranosti koju uzrokuju ljudi. Ovi se alati mogu nositi sa zadacima poput uklanjanja duplikata, popunjavanja vrijednosti koje nedostaju i normaliziranja formata podataka. Oslanjajući se na automatizirane procese, čistač podataka može osigurati jedinstvenu primjenu istih standarda, minimizirajući subjektivne odluke koje bi mogle dovesti do pristranosti.
Drugi važan korak je provođenje istraživačke analize podataka (EDA) kako bi se identificirala i razumjela struktura i distribucija podataka. EDA uključuje vizualizaciju podataka putem histograma, dijagrama raspršenosti i okvirnih dijagrama za otkrivanje anomalija, odstupanja i uzoraka koji mogu ukazivati na pristranosti u pozadini. Na primjer, ako skup podataka korišten za obuku modela za predviđanje neplaćanja zajmova pokazuje neproporcionalan broj neplaćanja iz određene demografske skupine, to bi moglo ukazivati na pristranost uzorkovanja.
Također je bitno uključiti znanje o domeni i konzultirati se sa stručnjacima za predmet tijekom procesa čišćenja podataka. Ti stručnjaci mogu dati uvid u potencijalne izvore pristranosti i predložiti načine za njihovo rješavanje. Na primjer, u skupu zdravstvenih podataka, medicinski stručnjak može istaknuti da su određeni dijagnostički kodovi prisutniji u određenim populacijama, što bi moglo iskriviti model ako se ne uzme u obzir na pravi način.
Osiguravanje transparentnosti i odgovornosti u procesu čišćenja podataka još je jedan ključni aspekt. Dokumentiranje svakog koraka procesa čišćenja podataka, uključujući razloge koji stoje iza odluka i svih promjena unesenih u podatke, može pomoći u prepoznavanju i ublažavanju pristranosti. Ovu bi dokumentaciju trebalo pregledati više zainteresiranih strana, uključujući znanstvenike za podatke, stručnjake za domenu i etičare, kako bi se osiguralo da je proces pošten i nepristran.
Tehnike unakrsne provjere također mogu pomoći u otkrivanju i smanjenju pristranosti. Dijeljenjem podataka u više podskupova i uvježbavanjem modela na različitim kombinacijama tih podskupova, može se procijeniti izvedba modela u različitim segmentima podataka. Ako model radi znatno lošije na određenim podskupovima, to bi moglo značiti da je proces čišćenja podataka uveo pristranost.
Drugi je pristup korištenje tehnika strojnog učenja koje su svjesne pravednosti koje eksplicitno uzimaju u obzir potencijalne pristranosti. Ove tehnike uključuju ponovno ponderiranje, gdje se različitim težinama dodjeljuju uzorci kako bi se osigurala uravnotežena zastupljenost, i adversarial debiasing, gdje se sekundarni model osposobljava za otkrivanje i ublažavanje pristranosti u primarnom modelu.
Trebalo bi implementirati redovite revizije i mehanizme za otkrivanje pristranosti kao dio tekućeg procesa čišćenja podataka i obuke modela. Ove revizije mogu uključivati statističke testove za otkrivanje pristranosti u pročišćenim podacima i rezultirajućim rezultatima modela. Na primjer, hi-kvadrat test može se koristiti za usporedbu distribucije kategoričkih varijabli prije i nakon čišćenja podataka kako bi se osiguralo da proces nije neproporcionalno utjecao ni na jednu grupu.
Na kraju, važno je poticanje kulture etičke svijesti i stalnog učenja unutar tima. To uključuje obuku članova tima o važnosti ublažavanja pristranosti i poticanje da budu u tijeku s najnovijim istraživanjima i najboljim praksama na tom području. Etičke smjernice i standardi, poput onih koje pružaju organizacije kao što su IEEE i ACM, mogu poslužiti kao vrijedni resursi u tom pogledu.
Osiguravanje procesa čišćenja podataka bez pristranosti u strojnom učenju uključuje kombinaciju automatiziranih alata, istraživačku analizu podataka, stručnost u području, transparentnost, unakrsnu provjeru valjanosti, tehnike svjesne pravednosti, redovite revizije i kulturu etičke svijesti. Usvajanjem ovih strategija može se minimizirati rizik od pristranosti i razviti točnije i pravednije modele strojnog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kad se u lektiri govori o "odabiru pravog algoritma", znači li to da u osnovi svi mogući algoritmi već postoje? Kako znamo da je algoritam "pravi" za određeni problem?
- Koji se hiperparametri koriste u strojnom učenju?
- Whawt je programski jezik za strojno učenje, to je samo Python
- Kako se strojno učenje primjenjuje u svijetu znanosti?
- Kako odlučiti koji algoritam strojnog učenja koristiti i kako ga pronaći?
- Koje su razlike između Federated Learninga, Edge Computinga i On-Device Machine Learninga?
- Kako pripremiti i očistiti podatke prije treninga?
- Koji su specifični početni zadaci i aktivnosti u projektu strojnog učenja?
- Koja su opća pravila za usvajanje određene strategije i modela strojnog učenja?
- Koji parametri pokazuju da je vrijeme za prijelaz s linearnog modela na duboko učenje?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning