Come escludere il bias da un algoritmo di machine learning

Negli ultimi anni, gli algoritmi di machine learning (ML) si sono dimostrati incredibilmente utili nell'aiutare le persone a svolgere diverse attività: classificazione e clustering dei dati, rivelazione di pattern, rilevamento di anomalie e molto altro. Tuttavia, gli algoritmi di ML possono produrre output sbilanciati che possono essere molto ingiusti e offensivi per alcuni individui. Ad esempio, ci sono addirittura udienze in tribunale a New York per chiarire la legislazione sugli strumenti di assunzione automatizzati e le loro possibili conclusioni sbilanciate. Per evitare il bias negli algoritmi di ML, Alexei Dulub, fondatore e CEO di PixelPlex, presenta tre regole essenziali che lui e il suo team seguono sempre quando creano algoritmi di ML. In primo luogo, è fondamentale garantire una corretta raccolta dei dati. È necessario comprendere chiaramente i dati esatti e le loro caratteristiche che sono richiesti per il corretto addestramento del modulo di ML. La raccolta dei dati dovrebbe essere guidata da un esperto del settore in cui verrà applicato l'algoritmo. Inoltre, è importante utilizzare l'analisi esplorativa dei dati (EDA) per comprendere la struttura, le proprietà e le possibili anomalie del set di dati raccolto prima di applicarlo all'algoritmo. In secondo luogo, è importante scegliere il modello di apprendimento corretto. Ci sono diversi tipi di approcci di apprendimento tra cui scegliere quando si costruisce un algoritmo di ML, come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento semi-supervisionato, l'apprendimento auto-supervisionato, l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento di trasferimento e l'apprendimento online. Infine, è necessario condurre una valutazione del bias nella vita reale. Anche se un algoritmo può funzionare bene nelle condizioni controllate del processo di sviluppo, le applicazioni del mondo reale possono riservare delle sorprese. È importante quindi testare regolarmente l'algoritmo di ML con dati reali per rilevare e correggere il bias prima che influisca negativamente sugli utenti. Per garantire un'alta precisione di output e prevenire il bias, Alexei Dulub presenta anche cinque soluzioni anti-bias, tra cui AI Fairness 360, un toolkit open source per valutare, esplorare e mitigare il bias negli algoritmi di ML. In conclusione, escludere il bias dagli algoritmi di ML è fondamentale per garantire un utilizzo equo e giusto delle soluzioni di intelligenza artificiale. Seguendo le regole essenziali di raccolta dei dati, scelta del modello di apprendimento e valutazione del bias nella vita reale, è possibile minimizzare il bias nell'algoritmo di ML e garantire un'alta precisione di output.