Detekcia predsudkov v modeloch strojového učenia je kľúčovým aspektom zabezpečenia spravodlivých a etických systémov AI. Predsudky môžu pochádzať z rôznych fáz procesu strojového učenia, vrátane zberu údajov, predbežného spracovania, výberu funkcií, trénovania modelu a nasadenia. Detekcia predsudkov zahŕňa kombináciu štatistickej analýzy, znalostí domény a kritického myslenia. V tejto odpovedi preskúmame metódy na zisťovanie predsudkov v modeloch strojového učenia a stratégiách na ich predchádzanie a zmierňovanie.
1. Zber údajov:
Predsudky v strojovom učení často pramenia zo skreslených tréningových údajov. Je nevyhnutné starostlivo preskúmať trénovacie údaje, či sa v nich nevyskytujú akékoľvek predsudky. Jedným z bežných prístupov je vykonať dôkladnú prieskumnú analýzu údajov (EDA) na identifikáciu vzorcov a nerovnováh v údajoch. Vizualizačné techniky, ako sú histogramy, krabicové grafy a bodové grafy, môžu pomôcť odhaliť odchýlky súvisiace s rozdeleniami tried, chýbajúcimi hodnotami, odľahlými hodnotami alebo koreláciami.
Napríklad v súbore údajov používanom na predpovedanie schválenia pôžičiek, ak existuje významná nerovnováha v počte schválených pôžičiek medzi rôznymi demografickými skupinami, môže to znamenať skreslenie. Podobne, ak sú určité skupiny v údajoch nedostatočne zastúpené, model sa na tieto skupiny nemusí dobre zovšeobecniť, čo vedie k skresleným predpovediam.
2. Predspracovanie:
Počas predbežného spracovania údajov sa môžu neúmyselne zaviesť skreslenia prostredníctvom čistenia, normalizácie alebo kódovania údajov. Napríklad zaujaté zaobchádzanie s chýbajúcimi hodnotami alebo odľahlými hodnotami môže skresliť proces učenia modelu. Je dôležité zdokumentovať všetky kroky predspracovania a zabezpečiť transparentnosť spôsobu vykonávania transformácií údajov.
Jednou bežnou technikou predspracovania na riešenie skreslenia je rozširovanie údajov, kde sa generujú syntetické údajové body na vyváženie rozdelenia tried alebo zlepšenie výkonnosti modelu v rôznych skupinách. Je však nevyhnutné overiť vplyv rozšírenia údajov na zníženie skreslenia a spravodlivosť modelu.
3. Výber funkcií:
Predsudky sa môžu prejaviť aj prostredníctvom funkcií použitých v modeli. Metódy výberu funkcií, ako je korelačná analýza, vzájomné informácie alebo skóre dôležitosti funkcie, môžu pomôcť identifikovať diskriminačné vlastnosti, ktoré prispievajú k skresleniu. Odstránenie alebo odklon od takýchto funkcií môže zmierniť nespravodlivé predpovede a zlepšiť spravodlivosť modelu.
Napríklad v náborovom modeli, ak sa model vo veľkej miere spolieha na diskriminačný prvok, ako je pohlavie alebo rasa, môže to v procese náboru udržiavať predsudky. Vylúčením takýchto funkcií alebo použitím techník, ako je odklon od protivníka, sa model môže naučiť spravodlivejšie rozhodovacie hranice.
4. Modelový tréning:
Skreslenie môže byť zakorenené v procese učenia modelu v dôsledku výberu algoritmov, hyperparametrov alebo cieľov optimalizácie. Pravidelné vyhodnocovanie výkonnosti modelu v rôznych podskupinách alebo citlivých atribútoch môže odhaliť rozdielne vplyvy a predsudky. Metriky, ako je analýza rozdielneho vplyvu, vyrovnané šance alebo demografická parita, môžu kvantifikovať spravodlivosť a viesť k zlepšeniu modelu.
Okrem toho začlenenie obmedzení férovosti alebo regularizačných podmienok počas modelového školenia môže pomôcť zmierniť predsudky a podporiť spravodlivé výsledky. Techniky ako tréning protivníkov, odstraňovanie rozdielnych nárazov alebo prevažovanie môžu zlepšiť spravodlivosť modelu tým, že budú penalizovať diskriminačné správanie.
5. Hodnotenie modelu:
Po trénovaní modelu je nevyhnutné vyhodnotiť jeho výkon v reálnych scenároch, aby sa posúdila jeho spravodlivosť a možnosti zovšeobecnenia. Vykonávanie auditov zaujatosti, analýz citlivosti alebo testovania A/B môže odhaliť zaujatosti, ktoré počas školenia neboli zjavné. Monitorovanie predpovedí modelu v priebehu času a získavanie spätnej väzby od rôznych zainteresovaných strán môže poskytnúť cenné informácie o jeho vplyve na rôzne skupiny používateľov.
Detekcia a zmiernenie predsudkov v modeloch strojového učenia si vyžaduje holistický prístup, ktorý pokrýva celý kanál strojového učenia. Vďaka ostražitosti počas zhromažďovania údajov, predbežného spracovania, výberu funkcií, školenia a hodnotenia modelov môžu odborníci vybudovať transparentnejšie, zodpovednejšie a spravodlivejšie systémy AI, z ktorých budú mať prospech všetky zainteresované strany.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning