การทำความเข้าใจและจัดการกับอคติในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
Antibias หมายถึงเทคนิคที่ใช้เพื่อลดหรือกำจัดอคติในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริทึม และข้อมูล อคติสามารถแสดงได้หลายรูปแบบ เช่น:
1 อคติในการยืนยัน: แนวโน้มที่แบบจำลองจะสนับสนุนชั้นเรียนหรือผลลัพธ์หนึ่งมากกว่าอีกชั้นเรียนหนึ่งโดยยึดตามแนวคิดหรือความคาดหวังอุปาทาน
2 อคติของข้อมูล: การนำเสนอกลุ่มหรือคุณลักษณะบางอย่างที่ไม่เท่าเทียมกันในข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมหรือเลือกปฏิบัติ 3. อคติอัลกอริธึม: อคติโดยธรรมชาติที่มีอยู่ในอัลกอริธึมที่ใช้ในการพัฒนาแบบจำลอง เช่น กำลังสองน้อยที่สุดที่ถ่วงน้ำหนัก หรือการถดถอยโลจิสติก
4 อคติทางวัฒนธรรม: ภาพสะท้อนของบรรทัดฐานและค่านิยมทางวัฒนธรรมในข้อมูลและแบบจำลอง ซึ่งสามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีอคติสำหรับบางกลุ่ม
เพื่อจัดการกับอคติเหล่านี้ จึงมีการใช้เทคนิคต่อต้านอคติเพื่อรับรองความเป็นธรรมและความเสมอภาคในแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องจักร เทคนิคการป้องกันอคติทั่วไปบางประการได้แก่:
1 การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: การล้างข้อมูลและการแปลงข้อมูลเพื่อลบความไม่สอดคล้องกันหรือค่าผิดปกติที่อาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพหรืออคติของโมเดล
2 การเพิ่มข้อมูล: การเพิ่มความหลากหลายของข้อมูลการฝึกอบรมโดยการสร้างตัวอย่างเพิ่มเติมผ่านเทคนิค เช่น การสุ่มตัวอย่างเกิน การสุ่มตัวอย่างต่ำกว่า หรือการสร้างข้อมูลสังเคราะห์
3 อัลกอริธึมที่ตระหนักถึงความเป็นธรรม: การพัฒนาแบบจำลองที่รวมข้อจำกัดหรือตัวชี้วัดด้านความเป็นธรรม เช่น อัตราต่อรองที่เท่ากันหรือความเท่าเทียมกันทางประชากรศาสตร์ เพื่อลดอคติและรับประกันผลลัพธ์ที่ยุติธรรม เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน: การเพิ่มเงื่อนไขการทำให้เป็นมาตรฐานให้กับฟังก์ชันการสูญเสียเพื่อลงโทษการทำนายที่มีอคติหรือกระตุ้นให้เกิดผลลัพธ์ที่สมดุลมากขึ้น
5 วิธีหลังการประมวลผล: การปรับการคาดการณ์หรือผลลัพธ์ของโมเดลเพื่อจัดการกับอคติหรือความแตกต่างที่เหลืออยู่ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถออกแบบได้โดยใช้เทคนิคการต่อต้านอคติเพื่อให้ผลลัพธ์ที่เท่าเทียมและครอบคลุมมากขึ้น โดยลดความเสี่ยงในการคงอยู่ของความไม่เท่าเทียมทางสังคมหรือการเลือกปฏิบัติที่มีอยู่
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
