Prilikom čišćenja podataka, kako se može osigurati da podaci nisu pristrasni?
Osigurati da procesi čišćenja podataka budu bez pristrasnosti je kritična briga u području strojnog učenja, posebno kada se koriste platforme kao što je Google Cloud Machine Learning. Pristrasnost tokom čišćenja podataka može dovesti do iskrivljenih modela, što zauzvrat može proizvesti netačna ili nepravedna predviđanja. Rješavanje ovog problema zahtijeva višestruki pristup koji uključuje nekoliko strategija i najboljih praksi.
Prije svega, razumijevanje izvora potencijalne pristranosti je od suštinskog značaja. Pristrasnost može proizaći iz različitih faza prikupljanja podataka i predobrade, uključujući pristrasnost uzorkovanja, pristrasnost mjerenja i pristrasnost potvrde. Pristrasnost uzorkovanja nastaje kada prikupljeni podaci nisu reprezentativni za populaciju koja se namjerava analizirati. Pristrasnost mjerenja proizlazi iz grešaka u prikupljanju podataka, a pristranost potvrde se dešava kada očekivanja čistača podataka utiču na proces čišćenja podataka.
Da bi se ublažile ove predrasude, trebalo bi početi sa jasnim definisanjem cilja modela mašinskog učenja i kriterijuma za čiste podatke. Ovo uključuje postavljanje eksplicitnih, objektivnih pravila za uključivanje i isključivanje podataka. Na primjer, ako je cilj predvidjeti odljev kupaca, čistač podataka bi trebao osigurati da skup podataka uključuje uravnoteženu reprezentaciju kupaca iz različitih demografskih kategorija, regija i obrazaca korištenja.
Jedna efikasna strategija za smanjenje pristranosti je korištenje automatiziranih alata za čišćenje podataka koji primjenjuju konzistentna 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 uzrokovane ljudima. Ovi alati se mogu nositi sa zadacima kao što su uklanjanje duplikata, popunjavanje nedostajućih vrijednosti i normalizacija formata podataka. Oslanjajući se na automatizirane procese, čistač podataka može osigurati da se isti standardi primjenjuju ujednačeno, minimizirajući subjektivne odluke koje bi mogle dovesti do pristrasnosti.
Drugi važan korak je izvođenje istraživačke analize podataka (EDA) kako bi se identificirala i razumjela struktura i distribucija podataka. EDA uključuje vizualizaciju podataka kroz histograme, dijagrame raspršenja i dijagrame okvira kako bi se otkrile anomalije, odstupanja i obrasci koji mogu ukazivati na pristranosti u osnovi. Na primjer, ako skup podataka koji se koristi za obuku modela koji predviđa neispunjenje kredita pokazuje nesrazmjeran broj neispunjenja obaveza iz određene demografske kategorije, to bi moglo ukazivati na pristrasnost uzorkovanja.
Takođe je od vitalnog značaja ugraditi znanje iz domena i konsultovati se sa stručnjacima za predmet tokom procesa čišćenja podataka. Ovi stručnjaci mogu pružiti uvid u potencijalne izvore pristrasnosti i predložiti načine za njihovo rješavanje. Na primjer, u skupu zdravstvenih podataka, medicinski stručnjak može istaći da su određeni dijagnostički kodovi zastupljeniji u određenim populacijama, što bi moglo iskriviti model ako se ne uzme u obzir na odgovarajući način.
Osiguravanje transparentnosti i odgovornosti u procesu čišćenja podataka je još jedan ključni aspekt. Dokumentovanje svakog koraka procesa čišćenja podataka, uključujući obrazloženje odluka i bilo koje promjene napravljene u podacima, može pomoći u identifikaciji i ublažavanju pristrasnosti. Ovu dokumentaciju treba da pregleda više zainteresovanih strana, uključujući naučnike za podatke, stručnjake iz domena i etičare, kako bi se osiguralo da je proces pravedan i nepristrasan.
Tehnike unakrsne validacije također mogu pomoći u otkrivanju i smanjenju pristranosti. Podjelom podataka na više podskupova i obučavanjem modela na različitim kombinacijama ovih podskupova, može se procijeniti performanse modela u različitim segmentima podataka. Ako model radi znatno lošije na određenim podskupovima, to bi moglo ukazivati na to da je proces čišćenja podataka uveo pristranost.
Drugi pristup je korištenje tehnika strojnog učenja koje su svjesne pravičnosti koje eksplicitno uzimaju u obzir potencijalne predrasude. Ove tehnike uključuju ponovno ponderiranje, gdje se uzorcima dodjeljuju različite težine kako bi se osigurala uravnotežena reprezentacija, i adversarial debiasing, gdje je sekundarni model obučen da otkrije i ublaži pristrasnost u primarnom modelu.
Redovne revizije i mehanizmi za otkrivanje pristrasnosti trebali bi se implementirati kao dio tekućeg procesa čišćenja podataka i obuke modela. Ove revizije mogu uključivati statističke testove za otkrivanje pristranosti u očišćenim podacima i rezultirajućim rezultatima modela. Na primjer, hi-kvadrat test se može koristiti za poređenje distribucije kategoričkih varijabli prije i nakon čišćenja podataka kako bi se osiguralo da proces nije nesrazmjerno utjecao na bilo koju grupu.
Na kraju, važno je negovanje kulture etičke svijesti i kontinuiranog učenja unutar tima. Ovo uključuje obuku članova tima o važnosti ublažavanja pristrasnosti i ohrabrivanje da ostanu u toku sa najnovijim istraživanjima i najboljim praksama u ovoj oblasti. Etičke smjernice i standardi, poput onih koje obezbjeđuju organizacije kao što su IEEE i ACM, mogu poslužiti kao vrijedni resursi u tom pogledu.
Osiguravanje procesa čišćenja podataka bez predrasuda u mašinskom učenju uključuje kombinaciju automatiziranih alata, istraživačke analize podataka, ekspertize u domenu, transparentnosti, unakrsnog provjeravanja, tehnika svjesnosti pravednosti, redovnih revizija i kulture etičke svijesti. Usvajanjem ovih strategija, moguće je minimizirati rizik od pristranosti i razviti preciznije i pravednije modele mašinskog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kada je kernel forkiran sa podacima, a original je privatan, može li račvani biti javan i ako jeste, to nije povreda privatnosti?
- Može li se logika NLG modela koristiti u druge svrhe osim NLG, kao što je predviđanje trgovanja?
- Koje su neke detaljnije faze mašinskog učenja?
- Da li je TensorBoard najpreporučljiviji alat za vizualizaciju modela?
- Kako mašinsko učenje pomaže kupcima u kupovini usluga i proizvoda?
- Zašto je mašinsko učenje važno?
- Koje su različite vrste mašinskog učenja?
- Treba li koristiti odvojene podatke u narednim koracima obuke modela mašinskog učenja?
- Šta znači termin predviđanje bez servera na nivou?
- Šta će se dogoditi ako je testni uzorak 90% dok je evaluacijski ili prediktivni uzorak 10%?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning