Обнаружение предвзятостей в моделях машинного обучения является важнейшим аспектом обеспечения справедливых и этичных систем ИИ. Предвзятости могут возникать на различных этапах конвейера машинного обучения, включая сбор данных, предварительную обработку, выбор функций, обучение модели и развертывание. Обнаружение предвзятостей предполагает сочетание статистического анализа, знаний предметной области и критического мышления. В этом ответе мы рассмотрим методы обнаружения предвзятостей в моделях машинного обучения и стратегии их предотвращения и смягчения.
1. Сбор данных:
Предвзятости в машинном обучении часто возникают из-за предвзятых данных обучения. Очень важно тщательно изучить данные обучения на предмет любых присущих им систематических ошибок. Одним из распространенных подходов является проведение тщательного исследовательского анализа данных (EDA) для выявления закономерностей и дисбалансов в данных. Методы визуализации, такие как гистограммы, коробчатые диаграммы и диаграммы рассеяния, могут помочь выявить систематические ошибки, связанные с распределением классов, пропущенными значениями, выбросами или корреляциями.
Например, если в наборе данных, используемом для прогнозирования одобрения кредитов, существует значительный дисбаланс в количестве одобренных кредитов между различными демографическими группами, это может указывать на предвзятость. Аналогичным образом, если определенные группы недостаточно представлены в данных, модель может плохо обобщаться на эти группы, что приведет к предвзятым прогнозам.
2. Предварительная обработка:
Во время предварительной обработки данных могут случайно возникнуть ошибки в результате очистки, нормализации или кодирования данных. Например, предвзятая обработка отсутствующих значений или выбросов может исказить процесс обучения модели. Крайне важно документировать все этапы предварительной обработки и обеспечивать прозрачность выполнения преобразований данных.
Одним из распространенных методов предварительной обработки для устранения систематических ошибок является увеличение данных, при котором генерируются синтетические точки данных, чтобы сбалансировать распределение классов или улучшить производительность модели в разных группах. Однако важно подтвердить влияние увеличения данных на уменьшение систематической ошибки и справедливость модели.
3. Выбор функции:
Предвзятости также могут проявляться в функциях, используемых в модели. Методы выбора признаков, такие как корреляционный анализ, взаимная информация или оценки важности признаков, могут помочь выявить дискриминационные признаки, которые способствуют предвзятости. Удаление или уменьшение смещения таких функций может смягчить несправедливые прогнозы и повысить справедливость модели.
Например, если модель найма в значительной степени опирается на дискриминационные признаки, такие как пол или раса, это может увековечить предвзятость в процессе найма. Исключив такие функции или используя такие методы, как состязательное устранение предвзятости, модель может определить более справедливые границы принятия решений.
4. Обучение модели:
Предвзятость может быть укоренена в процессе обучения модели из-за алгоритмического выбора, гиперпараметров или целей оптимизации. Регулярная оценка эффективности модели по различным подгруппам или чувствительным атрибутам может выявить несопоставимые воздействия и предвзятости. Такие показатели, как анализ несопоставимого воздействия, уравненные шансы или демографический паритет, могут дать количественную оценку справедливости и способствовать улучшению модели.
Более того, включение ограничений справедливости или условий регуляризации во время обучения модели может помочь смягчить предвзятости и способствовать достижению справедливых результатов. Такие методы, как состязательное обучение, устранение несопоставимого воздействия или изменение веса, могут повысить справедливость модели, наказывая за дискриминационное поведение.
5. Оценка модели:
После обучения модели важно оценить ее производительность в реальных сценариях, чтобы оценить ее справедливость и возможности обобщения. Проведение проверок предвзятости, анализа чувствительности или A/B-тестирования может выявить предвзятости, которые не были очевидны во время обучения. Мониторинг прогнозов модели с течением времени и получение отзывов от различных заинтересованных сторон могут дать ценную информацию о ее влиянии на различные группы пользователей.
Обнаружение и устранение ошибок в моделях машинного обучения требует целостного подхода, охватывающего весь конвейер машинного обучения. Проявляя бдительность во время сбора данных, предварительной обработки, выбора функций, обучения и оценки моделей, специалисты-практики могут создавать более прозрачные, подотчетные и справедливые системы ИИ, которые принесут пользу всем заинтересованным сторонам.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Что такое преобразование текста в речь (TTS) и как оно работает с искусственным интеллектом?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Каковы примеры гиперпараметров алгоритма?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning