Makine Öğrenimi Modellerinde Önyargıyı Anlamak ve Ele Almak

Antibias, makine öğrenimi modellerinde, algoritmalarında ve verilerinde önyargıyı azaltmak veya ortadan kaldırmak için kullanılan teknikleri ifade eder. Önyargı aşağıdakiler gibi çeşitli biçimlerde mevcut olabilir:

1. Doğrulama yanlılığı: Bir modelin önyargılı fikirlere veya beklentilere dayalı olarak bir sınıfı veya sonucu diğerine tercih etme eğilimi.
2. Veri yanlılığı: Belirli grupların veya niteliklerin eğitim verilerinde eşit olmayan şekilde temsil edilmesi, bu durumun adil olmayan veya ayrımcı sonuçlara yol açması.
3. Algoritmik önyargı: Ağırlıklandırılmış en küçük kareler veya lojistik regresyon gibi modelleri geliştirmek için kullanılan algoritmalarda mevcut olan doğal önyargılar.
4. Kültürel önyargı: Verilere ve modellere kültürel norm ve değerlerin yansıması, bu durum belirli gruplar için taraflı sonuçlara yol açabilir. Bazı yaygın antibias teknikleri şunları içerir:

1. Veri ön işleme: Modelin performansını veya önyargısını etkileyebilecek tutarsızlıkları veya aykırı değerleri ortadan kaldırmak için verileri temizleme ve dönüştürme.
2. Veri artırma: Aşırı örnekleme, yetersiz örnekleme veya sentetik veri oluşturma gibi tekniklerle ek örnekler üreterek eğitim verilerinin çeşitliliğinin arttırılması.
3. Adilliğe duyarlı algoritmalar: Önyargıyı azaltmak ve adil sonuçlar sağlamak için eşitlenmiş oranlar veya demografik eşitlik gibi adalet kısıtlamalarını veya ölçümlerini içeren modeller geliştirmek.
4. Düzenleme teknikleri: Önyargılı tahminleri cezalandırmak veya daha dengeli çıktıları teşvik etmek için kayıp fonksiyonuna düzenleme terimleri eklemek.
5. İşlem sonrası yöntemler: Kalan önyargı veya eşitsizlikleri gidermek için modelin tahminlerini veya çıktılarını ayarlamak.

Önyargı önleme teknikleri kullanılarak, makine öğrenimi modelleri daha adil ve kapsayıcı sonuçlar sağlayacak şekilde tasarlanabilir ve mevcut sosyal eşitsizliklerin veya ayrımcılığın devam etmesi riski azaltılabilir.