Mašininio mokymosi modelių šališkumo aptikimas yra esminis aspektas siekiant užtikrinti sąžiningas ir etiškas AI sistemas. Nukrypimai gali atsirasti dėl įvairių mašininio mokymosi etapų, įskaitant duomenų rinkimą, išankstinį apdorojimą, funkcijų pasirinkimą, modelio mokymą ir diegimą. Šališkumo aptikimas apima statistinės analizės, srities žinių ir kritinio mąstymo derinį. Šiame atsakyme išnagrinėsime metodus, kaip aptikti mašininio mokymosi modelių paklaidas, ir strategijas, kaip jų išvengti ir sušvelninti.
1. Duomenų rinkimas:
Mašininio mokymosi šališkumas dažnai kyla dėl šališkų mokymo duomenų. Labai svarbu atidžiai išnagrinėti mokymo duomenis, ar nėra būdingų paklaidų. Vienas iš bendrų būdų yra atlikti išsamią tiriamąją duomenų analizę (EDA), kad būtų galima nustatyti duomenų modelius ir disbalansą. Vizualizacijos metodai, tokie kaip histogramos, langelių diagramos ir sklaidos diagramos, gali padėti atskleisti paklaidas, susijusias su klasių pasiskirstymu, trūkstamomis reikšmėmis, nuokrypiais ar koreliacijomis.
Pavyzdžiui, jei duomenų rinkinyje, kuris naudojamas paskolų patvirtinimams prognozuoti, yra didelis patvirtintų paskolų skaičiaus disbalansas tarp skirtingų demografinių grupių, tai gali rodyti šališkumą. Panašiai, jei tam tikros grupės yra nepakankamai atstovaujamos duomenyse, modelis gali būti netinkamai apibendrintas toms grupėms, todėl prognozės yra neobjektyvios.
2. Išankstinis apdorojimas:
Išankstinio duomenų apdorojimo metu, valant, normalizuojant arba koduojant duomenis, gali būti netyčia įvesti šališkumo. Pavyzdžiui, neobjektyviai valdant trūkstamas reikšmes arba nuokrypius, modelio mokymosi procesas gali būti iškreiptas. Labai svarbu dokumentuoti visus išankstinio apdorojimo veiksmus ir užtikrinti duomenų transformavimo skaidrumą.
Viena įprasta išankstinio apdorojimo technika, skirta šalinti paklaidas, yra duomenų papildymas, kai generuojami sintetiniai duomenų taškai, siekiant subalansuoti klasių pasiskirstymą arba pagerinti modelio veikimą įvairiose grupėse. Tačiau labai svarbu patvirtinti duomenų papildymo poveikį šališkumo mažinimui ir modelio teisingumui.
3. Funkcijos pasirinkimas:
Šališkumas taip pat gali pasireikšti naudojant modelyje naudojamas funkcijas. Funkcijų pasirinkimo metodai, tokie kaip koreliacijos analizė, abipusė informacija arba funkcijų svarbos balai, gali padėti nustatyti diskriminacines savybes, kurios prisideda prie šališkumo. Tokių funkcijų pašalinimas arba šalinimas gali sušvelninti nesąžiningas prognozes ir pagerinti modelio teisingumą.
Pavyzdžiui, samdymo modelyje, jei modelis labai priklauso nuo diskriminacinių savybių, pvz., lyties ar rasės, tai gali išlaikyti šališkumą samdymo procese. Išskirdamas tokias funkcijas arba naudodamas tokius metodus kaip priešiškas šalinimas, modelis gali išmokti teisingesnių sprendimų ribų.
4. Modelių mokymas:
Šališkumas gali būti įsišaknijęs modelio mokymosi procese dėl algoritminių pasirinkimų, hiperparametrų ar optimizavimo tikslų. Reguliariai vertinant modelio našumą skirtinguose pogrupiuose arba jautriuose požymiuose, gali atsirasti skirtingų poveikių ir paklaidų. Tokia metrika kaip skirtinga poveikio analizė, išlyginti šansai ar demografinis paritetas gali įvertinti teisingumą ir padėti tobulinti modelį.
Be to, sąžiningumo apribojimų ar sureguliavimo sąlygų įtraukimas į modelių mokymą gali padėti sumažinti šališkumą ir skatinti teisingus rezultatus. Tokios technikos kaip priešpriešinis mokymas, skirtingų smūgių šalinimo priemonės arba svorio perskaičiavimas gali pagerinti modelio teisingumą, nes bausti už diskriminacinį elgesį.
5. Modelio įvertinimas:
Išmokius modelį, būtina įvertinti jo veikimą realaus pasaulio scenarijuose, kad būtų galima įvertinti jo teisingumą ir apibendrinimo galimybes. Atliekant šališkumo auditą, jautrumo analizę arba A/B testavimą galima atskleisti paklaidas, kurios nebuvo akivaizdžios treniruočių metu. Modelio prognozių stebėjimas laikui bėgant ir atsiliepimų iš įvairių suinteresuotųjų šalių prašymas gali suteikti vertingų įžvalgų apie jo poveikį skirtingoms vartotojų grupėms.
Norint aptikti ir sumažinti mašininio mokymosi modelių šališkumą, reikalingas holistinis požiūris, apimantis visą mašininio mokymosi dujotiekį. Būdami budrūs duomenų rinkimo, išankstinio apdorojimo, funkcijų pasirinkimo, modelių mokymo ir vertinimo metu, praktikai gali sukurti skaidresnes, atskaitingesnes ir sąžiningesnes AI sistemas, kurios naudingos visoms suinteresuotosioms šalims.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning