Otkrivanje pristranosti u modelima strojnog učenja ključan je aspekt osiguravanja poštenih i etičkih sustava umjetne inteligencije. Pristranosti mogu proizaći iz različitih faza cjevovoda strojnog učenja, uključujući prikupljanje podataka, pretprocesiranje, odabir značajki, obuku modela i implementaciju. Otkrivanje pristranosti uključuje kombinaciju statističke analize, znanja o domeni i kritičkog razmišljanja. U ovom ćemo odgovoru istražiti metode za otkrivanje pristranosti u modelima strojnog učenja i strategije za njihovo sprječavanje i ublažavanje.
1. Prikupljanje podataka:
Pristranosti u strojnom učenju često proizlaze iz pristranih podataka o obuci. Neophodno je pažljivo ispitati podatke o obuci zbog bilo kakvih inherentnih pristranosti. Jedan uobičajeni pristup je provođenje temeljite istraživačke analize podataka (EDA) kako bi se identificirali obrasci i neravnoteže u podacima. Tehnike vizualizacije kao što su histogrami, okvirni dijagrami i raspršeni dijagrami mogu pomoći u otkrivanju pristranosti povezanih s distribucijom klasa, nedostajućim vrijednostima, ekstremima ili korelacijama.
Na primjer, u skupu podataka koji se koristi za predviđanje odobravanja kredita, ako postoji značajna neravnoteža u broju odobrenih kredita između različitih demografskih skupina, to može ukazivati na pristranost. Slično tome, ako su određene skupine nedovoljno zastupljene u podacima, model se možda neće dobro generalizirati na te skupine, što dovodi do pristranih predviđanja.
2. Predobrada:
Tijekom predobrade podataka, pristranosti se mogu nenamjerno unijeti kroz čišćenje podataka, normalizaciju ili kodiranje. Na primjer, pristrano rukovanje vrijednostima koje nedostaju ili izvanrednim vrijednostima može iskriviti proces učenja modela. Ključno je dokumentirati sve korake pretprocesiranja i osigurati transparentnost u načinu na koji se izvode transformacije podataka.
Jedna uobičajena tehnika pretprocesiranja za rješavanje pristranosti je povećanje podataka, gdje se generiraju sintetičke podatkovne točke kako bi se uravnotežile distribucije klasa ili poboljšala izvedba modela u različitim skupinama. Međutim, bitno je potvrditi utjecaj povećanja podataka na smanjenje pristranosti i pravednost modela.
3. Odabir značajki:
Pristranosti se također mogu manifestirati kroz značajke korištene u modelu. Metode odabira značajki kao što su analiza korelacije, uzajamne informacije ili ocjene važnosti značajki mogu pomoći u prepoznavanju diskriminirajućih značajki koje doprinose pristranosti. Uklanjanje ili smanjenje pristranosti takvih značajki može ublažiti nepoštena predviđanja i poboljšati pravednost modela.
Na primjer, u modelu zapošljavanja, ako se model uvelike oslanja na diskriminirajuće obilježje kao što je spol ili rasa, može produžiti pristranosti u procesu zapošljavanja. Isključivanjem takvih značajki ili korištenjem tehnika kao što je adversarial debiasing, model može naučiti pravednije granice odlučivanja.
4. Obuka modela:
Pristranost može biti ukorijenjena u procesu učenja modela zbog algoritamskih izbora, hiperparametara ili ciljeva optimizacije. Redovito ocjenjivanje izvedbe modela u različitim podskupinama ili osjetljivim atributima može otkriti različite utjecaje i pristranosti. Mjerni podaci kao što su različite analize utjecaja, izjednačeni izgledi ili demografski paritet mogu kvantificirati pravednost i voditi poboljšanje modela.
Štoviše, uključivanje ograničenja pravednosti ili uvjeta reguliranja tijekom obuke modela može pomoći u ublažavanju pristranosti i promicanju pravednih rezultata. Tehnike poput kontradiktornog treninga, uklanjanja različitih utjecaja ili ponovnog ponderiranja mogu poboljšati pravednost modela kažnjavanjem diskriminirajućeg ponašanja.
5. Evaluacija modela:
Nakon obuke modela, bitno je procijeniti njegovu izvedbu u scenarijima stvarnog svijeta kako bi se procijenila njegova pravednost i sposobnost generalizacije. Provođenje revizije pristranosti, analize osjetljivosti ili A/B testiranja mogu otkriti pristranosti koje nisu bile očite tijekom obuke. Praćenje predviđanja modela tijekom vremena i traženje povratnih informacija od različitih dionika može pružiti vrijedan uvid u njegov utjecaj na različite skupine korisnika.
Otkrivanje i ublažavanje pristranosti u modelima strojnog učenja zahtijeva holistički pristup koji obuhvaća cijeli cjevovod strojnog učenja. Budite oprezni tijekom prikupljanja podataka, predobrade, odabira značajki, obuke modela i evaluacije, praktičari mogu izgraditi transparentnije, odgovornije i pravednije AI sustave koji će koristiti svim dionicima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)