기계 학습 모델의 편향 이해 및 해결
반편향은 기계 학습 모델, 알고리즘 및 데이터의 편향을 줄이거나 제거하는 데 사용되는 기술을 말합니다. 바이어스는 다음과 같은 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. 확증 편향: 선입견이나 기대에 기초하여 모델이 한 클래스나 결과를 다른 클래스보다 선호하는 경향입니다.
2. 데이터 편향: 훈련 데이터에서 특정 그룹이나 속성의 불평등한 표현으로 인해 불공정하거나 차별적인 결과가 발생합니다.
3. 알고리즘 편향: 가중 최소 제곱 또는 로지스틱 회귀와 같은 모델을 개발하는 데 사용되는 알고리즘에 존재하는 고유 편향입니다.
4. 문화적 편견: 특정 그룹에 대해 편향된 결과를 초래할 수 있는 데이터 및 모델의 문화적 규범과 가치를 반영합니다.
이러한 편견을 해결하기 위해 기계 학습 애플리케이션의 공정성과 형평성을 보장하기 위해 반편향 기술이 사용됩니다. 몇 가지 일반적인 안티바이어스 기술은 다음과 같습니다:
1. 데이터 전처리: 모델의 성능이나 편향에 영향을 줄 수 있는 불일치나 이상값을 제거하기 위해 데이터를 정리하고 변환합니다.
2. 데이터 증대: 오버샘플링, 언더샘플링 또는 합성 데이터 생성과 같은 기술을 통해 추가 샘플을 생성하여 교육 데이터의 다양성을 높입니다.
3. 공정성 인식 알고리즘: 편향을 완화하고 공정한 결과를 보장하기 위해 균등 확률 또는 인구통계학적 동등성과 같은 공정성 제약 또는 측정항목을 통합하는 모델을 개발합니다.
4. 정규화 기술: 손실 함수에 정규화 용어를 추가하여 편향된 예측에 불이익을 주거나 보다 균형 잡힌 출력을 장려합니다.
5. 후처리 방법: 남아 있는 편견이나 불균형을 해결하기 위해 모델의 예측 또는 출력을 조정합니다.
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