Разумевање и решавање пристрасности у моделима машинског учења

Антибиас се односи на технике које се користе за смањење или елиминисање пристрасности у моделима, алгоритмима и подацима машинског учења. Пристрасност може бити присутна у различитим облицима, као што су:ӕӕ1. Пристрасност потврде: Тенденција модела да фаворизује једну класу или исход у односу на другу на основу унапред створених схватања или очекивања.ӕ2. Пристрасност података: Неједнака заступљеност одређених група или атрибута у подацима о обуци, што доводи до неправедних или дискриминаторних исхода.ӕ3. Алгоритамска пристрасност: Инхерентне пристрасности присутне у алгоритмима који се користе за развој модела, као што су пондерисани најмањи квадрати или логистичка регресија.ӕ4. Културна пристрасност: Одраз културних норми и вредности у подацима и моделима, што може довести до пристрасних резултата за одређене групе.ӕӕДа би се решиле ове пристрасности, примењују се технике антипристрасности да би се обезбедила правичност и правичност у апликацијама машинског учења. Неке уобичајене антибиас технике укључују:ӕӕ1. Претходна обрада података: Чишћење и трансформација података да би се уклониле било какве недоследности или одступања који би могли да утичу на перформансе модела или пристрасност.ӕ2. Повећање података: Повећање разноликости података за обуку генерисањем додатних узорака кроз технике као што су прекомерно узорковање, недовољно узорковање или генерисање синтетичких података.ӕ3. Алгоритми са свешћу о правичности: Развијање модела који укључују ограничења правичности или метрике, као што су изједначене шансе или демографски паритет, да би се ублажила пристрасност и обезбедили поштени исходи.ӕ4. Технике регуларизације: Додавање термина регуларизације функцији губитка да би се казнила пристрасна предвиђања или подстакли уравнотеженији резултати.ӕ5. Методе накнадне обраде: Прилагођавање предвиђања или излаза модела како би се одговорило на све преостале пристрасности или диспаритете.ӕӕУпотребом техника антипристрасности, модели машинског учења могу бити дизајнирани да обезбеде праведније и инклузивније резултате, смањујући ризик од продубљивања постојећих друштвених неједнакости или дискриминације.