تشخیص سوگیری ها در مدل های یادگیری ماشینی یک جنبه حیاتی برای اطمینان از سیستم های هوش مصنوعی منصفانه و اخلاقی است. سوگیری ها می توانند از مراحل مختلف خط لوله یادگیری ماشین، از جمله جمع آوری داده ها، پیش پردازش، انتخاب ویژگی، آموزش مدل، و استقرار ایجاد شوند. تشخیص سوگیری ها شامل ترکیبی از تجزیه و تحلیل آماری، دانش حوزه و تفکر انتقادی است. در این پاسخ، روشهایی را برای شناسایی سوگیریها در مدلهای یادگیری ماشین و استراتژیهایی برای پیشگیری و کاهش آنها بررسی خواهیم کرد.
1. جمع آوری داده ها:
سوگیری ها در یادگیری ماشینی اغلب از داده های آموزشی جانبدارانه ناشی می شوند. بررسی دقیق داده های آموزشی برای هرگونه سوگیری ذاتی ضروری است. یکی از رویکردهای رایج، انجام تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی کامل (EDA) برای شناسایی الگوها و عدم تعادل در داده ها است. تکنیک های تجسم مانند هیستوگرام ها، نمودارهای جعبه، و نمودارهای پراکنده می توانند به کشف سوگیری های مربوط به توزیع کلاس، مقادیر گمشده، نقاط پرت یا همبستگی کمک کنند.
به عنوان مثال، در مجموعه داده ای که برای پیش بینی تاییدیه های وام استفاده می شود، اگر عدم تعادل قابل توجهی در تعداد وام های تایید شده بین گروه های جمعیتی مختلف وجود داشته باشد، ممکن است نشان دهنده سوگیری باشد. به طور مشابه، اگر گروههای خاصی در دادهها کمتر ارائه شوند، ممکن است مدل به خوبی به آن گروهها تعمیم ندهد و منجر به پیشبینیهای جانبدارانه شود.
2. پیش پردازش:
در طول پیش پردازش داده ها، سوگیری ها می توانند به طور ناخواسته از طریق تمیز کردن، نرمال سازی یا رمزگذاری داده ها وارد شوند. به عنوان مثال، مدیریت مقادیر از دست رفته یا پرت به شیوه ای مغرضانه می تواند روند یادگیری مدل را منحرف کند. مستندسازی تمام مراحل پیش پردازش و اطمینان از شفافیت در نحوه انجام تبدیل داده ها بسیار مهم است.
یکی از تکنیکهای پیشپردازش متداول برای رسیدگی به سوگیریها، افزایش داده است، که در آن نقاط داده مصنوعی برای متعادل کردن توزیعهای کلاس یا بهبود عملکرد مدل در گروههای مختلف تولید میشوند. با این حال، تایید تاثیر افزایش داده ها بر کاهش تعصب و انصاف مدل ضروری است.
3. انتخاب ویژگی:
سوگیری ها همچنین می توانند از طریق ویژگی های استفاده شده در مدل آشکار شوند. روشهای انتخاب ویژگی مانند تجزیه و تحلیل همبستگی، اطلاعات متقابل، یا امتیازات اهمیت ویژگی میتوانند به شناسایی ویژگیهای تبعیضآمیز که به سوگیری کمک میکنند کمک کنند. حذف یا تعصب زدایی از چنین ویژگی هایی می تواند پیش بینی های ناعادلانه را کاهش دهد و ارزش ویژه مدل را بهبود بخشد.
به عنوان مثال، در یک مدل استخدام، اگر مدل به شدت به یک ویژگی تبعیض آمیز مانند جنسیت یا نژاد متکی باشد، ممکن است باعث تعصب در فرآیند استخدام شود. با حذف چنین ویژگیهایی یا استفاده از تکنیکهایی مانند انحراف خصمانه، مدل میتواند مرزهای تصمیم عادلانهتری را بیاموزد.
4. آموزش مدل:
تعصب میتواند در فرآیند یادگیری مدل به دلیل انتخابهای الگوریتمی، فراپارامترها یا اهداف بهینهسازی گنجانده شود. ارزیابی منظم عملکرد مدل در زیر گروههای مختلف یا ویژگیهای حساس میتواند تأثیرات و سوگیریهای متفاوتی را آشکار کند. معیارهایی مانند تجزیه و تحلیل تأثیر متفاوت، شانس برابر یا برابری جمعیتی می توانند انصاف را کمی کنند و بهبود مدل را راهنمایی کنند.
علاوه بر این، گنجاندن محدودیتهای انصاف یا اصطلاحات منظمسازی در طول آموزش مدل میتواند به کاهش سوگیریها و ارتقای نتایج عادلانه کمک کند. تکنیکهایی مانند آموزش خصومتآمیز، حذف ضربههای متفاوت، یا وزندهی مجدد میتوانند با جریمه کردن رفتار تبعیضآمیز، عدالت مدل را افزایش دهند.
5. ارزیابی مدل:
پس از آموزش مدل، ارزیابی عملکرد آن در سناریوهای دنیای واقعی برای ارزیابی قابلیتهای عادلانه و تعمیم آن ضروری است. انجام ممیزی سوگیری، تجزیه و تحلیل حساسیت، یا تست A/B می تواند سوگیری هایی را که در طول آموزش آشکار نبوده را آشکار کند. نظارت بر پیشبینیهای مدل در طول زمان و درخواست بازخورد از ذینفعان مختلف، میتواند بینشهای ارزشمندی در مورد تأثیر آن بر گروههای مختلف کاربر ارائه دهد.
شناسایی و کاهش سوگیری ها در مدل های یادگیری ماشینی نیازمند رویکردی جامع است که کل خط لوله یادگیری ماشین را در بر می گیرد. با هوشیاری در حین جمعآوری دادهها، پیش پردازش، انتخاب ویژگی، آموزش مدل و ارزیابی، پزشکان میتوانند سیستمهای هوش مصنوعی شفافتر، پاسخگوتر و منصفانهتری بسازند که به نفع همه ذینفعان باشد.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید