Otkrivanje pristrasnosti u modelima mašinskog učenja je ključni aspekt osiguravanja pravednih i etičkih AI sistema. Predrasude mogu nastati iz različitih faza procesa mašinskog učenja, uključujući prikupljanje podataka, prethodnu obradu, izbor karakteristika, obuku modela i implementaciju. Otkrivanje predrasuda uključuje kombinaciju statističke analize, znanja iz domena i kritičkog mišljenja. U ovom odgovoru istražit ćemo metode za otkrivanje predrasuda u modelima strojnog učenja i strategije za njihovo sprječavanje i ublažavanje.
1. Prikupljanje podataka:
Predrasude u mašinskom učenju često potiču iz pristrasnih podataka o obuci. Neophodno je pažljivo ispitati podatke o obuci za bilo kakve inherentne predrasude. Jedan uobičajeni pristup je provođenje temeljne istraživačke analize podataka (EDA) kako bi se identificirali obrasci i neravnoteže u podacima. Tehnike vizualizacije kao što su histogrami, dijagrami okvira i dijagrami raspršenja mogu pomoći u otkrivanju predrasuda povezanih s distribucijama klasa, vrijednostima koje nedostaju, odstupnicima ili korelacijama.
Na primjer, u skupu podataka koji se koristi za predviđanje odobrenja kredita, ako postoji značajna neravnoteža u broju odobrenih zajmova između različitih demografskih grupa, to može ukazivati na pristrasnost. Slično tome, ako su određene grupe nedovoljno zastupljene u podacima, model se možda neće dobro generalizirati na te grupe, što dovodi do pristrasnih predviđanja.
2. Prethodna obrada:
Tokom predobrade podataka, pristranosti se mogu nehotice uvesti kroz čišćenje podataka, normalizaciju ili kodiranje. Na primjer, pristrasno rukovanje nedostajućim vrijednostima ili izvanrednim vrijednostima može iskriviti proces učenja modela. Od ključne je važnosti dokumentirati sve korake predobrade i osigurati transparentnost u načinu na koji se izvode transformacije podataka.
Jedna uobičajena tehnika preprocesiranja za rješavanje pristrasnosti je povećanje podataka, gdje se sintetičke tačke podataka generiraju kako bi se uravnotežile distribucije klasa ili poboljšale performanse modela u različitim grupama. Međutim, bitno je potvrditi uticaj povećanja podataka na smanjenje pristrasnosti i pravednost modela.
3. Izbor karakteristika:
Pristranosti se također mogu manifestirati kroz karakteristike korištene u modelu. Metode odabira karakteristika kao što su analiza korelacije, međusobne informacije ili ocjene važnosti karakteristika mogu pomoći da se identifikuju diskriminatorne karakteristike koje doprinose pristrasnosti. Uklanjanje ili de-pristrasnost takvih karakteristika može ublažiti nepravedna predviđanja i poboljšati pravednost modela.
Na primjer, u modelu zapošljavanja, ako se model u velikoj mjeri oslanja na diskriminatornu karakteristiku kao što je spol ili rasa, to može produžiti pristrasnost u procesu zapošljavanja. Isključujući takve karakteristike ili koristeći tehnike kao što je adversarial debiasing, model može naučiti pravednije granice odlučivanja.
4. Obuka modela:
Pristrasnost može biti ukorijenjena u procesu učenja modela zbog algoritamskih izbora, hiperparametara ili ciljeva optimizacije. Redovno ocjenjivanje performansi modela u različitim podgrupama ili osjetljivim atributima može otkriti različite utjecaje i predrasude. Mere kao što su analiza različitih uticaja, izjednačene šanse ili demografski paritet mogu kvantifikovati pravednost i voditi poboljšanje modela.
Štaviše, uključivanje ograničenja pravičnosti ili uslova regularizacije tokom obuke modela može pomoći u ublažavanju pristrasnosti i promovisanju pravičnih ishoda. Tehnike poput suprotstavljenog treninga, uklanjanja različitih udara ili ponovnog ponderisanja mogu poboljšati pravednost modela kažnjavanjem diskriminatornog ponašanja.
5. Procjena modela:
Nakon obučavanja modela, od suštinskog je značaja da se proceni njegov učinak u realnim scenarijima kako bi se procenila njegova pravednost i sposobnosti generalizacije. Provođenje revizije predrasuda, analiza osjetljivosti ili A/B testiranja može otkriti pristrasnosti koje nisu bile očigledne tokom obuke. Praćenje predviđanja modela tokom vremena i traženje povratnih informacija od različitih zainteresovanih strana može pružiti vredan uvid u njegov uticaj na različite grupe korisnika.
Otkrivanje i ublažavanje predrasuda u modelima mašinskog učenja zahteva holistički pristup koji obuhvata čitav cevovod mašinskog učenja. Budeći oprezni tokom prikupljanja podataka, predobrade, odabira karakteristika, obuke modela i evaluacije, praktičari mogu izgraditi transparentnije, odgovornije i pravednije AI sisteme koji će koristiti svim zainteresovanim stranama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Više pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
- Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)