Откриването на пристрастия в моделите на машинно обучение е решаващ аспект за осигуряване на справедливи и етични системи за изкуствен интелект. Отклонения могат да възникнат от различни етапи на тръбопровода за машинно обучение, включително събиране на данни, предварителна обработка, избор на функции, обучение на модел и внедряване. Откриването на пристрастия включва комбинация от статистически анализ, познания в областта и критично мислене. В този отговор ще изследваме методи за откриване на отклонения в моделите на машинно обучение и стратегии за тяхното предотвратяване и смекчаване.
1. Събиране на данни:
Пристрастията в машинното обучение често произтичат от пристрастни данни за обучение. От съществено значение е внимателно да се изследват данните за обучение за всякакви присъщи отклонения. Един често срещан подход е да се проведе задълбочен проучвателен анализ на данни (EDA), за да се идентифицират модели и дисбаланси в данните. Техниките за визуализация като хистограми, кутийни диаграми и точкови диаграми могат да помогнат за разкриване на пристрастия, свързани с класови разпределения, липсващи стойности, извънредни стойности или корелации.
Например, в набор от данни, използван за прогнозиране на одобрения на заеми, ако има значителен дисбаланс в броя на одобрените заеми между различни демографски групи, това може да означава отклонение. По същия начин, ако определени групи са недостатъчно представени в данните, моделът може да не се обобщи добре за тези групи, което води до предубедени прогнози.
2. Предварителна обработка:
По време на предварителната обработка на данни могат неволно да бъдат въведени отклонения чрез почистване на данни, нормализиране или кодиране. Например, обработката на липсващи стойности или отклонения по предубеден начин може да изкриви процеса на обучение на модела. От решаващо значение е да се документират всички стъпки на предварителна обработка и да се осигури прозрачност в начина, по който се извършват трансформациите на данните.
Една обща техника за предварителна обработка за справяне с отклоненията е увеличаването на данните, при което се генерират синтетични точки от данни, за да се балансират разпределенията на класовете или да се подобри производителността на модела в различни групи. От съществено значение е обаче да се потвърди въздействието на увеличаването на данните върху намаляването на отклоненията и справедливостта на модела.
3. Избор на функция:
Отклоненията могат да се проявят и чрез характеристиките, използвани в модела. Методи за избор на характеристики, като анализ на корелация, взаимна информация или оценки за важност на характеристиките, могат да помогнат за идентифициране на дискриминационни характеристики, които допринасят за отклонение. Премахването или де-предубедеността на такива функции може да смекчи несправедливите прогнози и да подобри справедливостта на модела.
Например, в модел на наемане, ако моделът силно разчита на дискриминационна характеристика като пол или раса, това може да увековечи пристрастия в процеса на наемане. Чрез изключване на такива характеристики или използване на техники като противопоставяне на предразсъдъците, моделът може да научи по-справедливи граници за вземане на решения.
4. Обучение на модели:
Пристрастията могат да бъдат вкоренени в процеса на обучение на модела поради избор на алгоритми, хиперпараметри или цели за оптимизация. Редовното оценяване на ефективността на модела в различни подгрупи или чувствителни атрибути може да разкрие различни въздействия и отклонения. Показатели като различен анализ на въздействието, изравнени шансове или демографски паритет могат да определят количествено справедливостта и да насочат подобряването на модела.
Освен това, включването на ограничения за справедливост или условия за регулиране по време на обучението по модели може да помогне за смекчаване на пристрастията и насърчаване на справедливи резултати. Техники като състезателно обучение, премахване на различни удари или претегляне могат да подобрят справедливостта на модела чрез санкциониране на дискриминационно поведение.
5. Оценка на модела:
След обучението на модела е от съществено значение да се оцени неговото представяне в сценарии от реалния свят, за да се оцени неговата справедливост и способности за обобщение. Провеждането на одити на отклонения, анализи на чувствителността или A/B тестване може да разкрие отклонения, които не са били очевидни по време на обучението. Мониторингът на прогнозите на модела във времето и получаването на обратна връзка от различни заинтересовани страни може да осигури ценна информация за неговото въздействие върху различни потребителски групи.
Откриването и смекчаването на отклоненията в моделите на машинно обучение изисква холистичен подход, който обхваща целия процес на машинно обучение. Като бъдат бдителни по време на събиране на данни, предварителна обработка, избор на функции, обучение на модели и оценка, практиците могат да изградят по-прозрачни, отговорни и справедливи системи за изкуствен интелект, които са от полза за всички заинтересовани страни.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning