機械学習アルゴリズムにバイアスを含まない方法

機械学習アルゴリズムにはバイアスが含まれることがあり、それが不正義であったり、人を不快にさせたりすることがあります。ニューヨークで自動化された採用ツールのバイアスに関する裁判が行われている例もあります。しかし、私たちの会社では、MLを活用したソリューションを定期的に構築しており、高い出力精度が重要です。このため、私たちは多くのMLモデルを研究し、テストして、バイアスを最小限に抑えるための必要なルールとソリューションを特定しました。以下は、私たちが守る3つの重要なルールと、バイアスを検出するために使用する5つの解決策です。 1.正しいデータ収集 MLモジュールの正しいトレーニングに必要なデータとその特徴を明確に理解する必要があります。データ収集は、アルゴリズムが適用される産業の専門家によって指導される必要があります。また、データをアルゴリズムに適用する前に、収集されたデータセットの構造、特性、および可能な異常を理解するために探索的データ分析（EDA）を活用する必要があります。 2.正しい学習モデルの選択 MLアルゴリズムを構築する際には、監視学習、非監視学習、半教師あり学習、自己教師あり学習、強化学習、転移学習、オンライン学習など、異なる学習アプローチがあります。問題の種類、利用可能なデータ、および望ましい結果に基づいて、最適なアプローチまたは組み合わせを決定する必要があります。 3.現実のバイアス評価 開発プロセスの制御された環境ではアルゴリズムがうまく機能するかもしれませんが、実際の世界のアプリケーションでは、予期しないバイアスが発生する可能性があります。ユーザーに悪影響を与える前に、MLアルゴリズムを定期的に実際のデータでテストしてバイアスを検出し、修正する必要があります。 私たちが使用するバイアス検出手法として、AI Fairness 360、Aequitas、IBM Watson OpenScale、What-If Tool、Google Cloud AutoMLがあります。これらのツールは、私たちが高精度な出力を確保するために使用するものです。 機械学習アルゴリズムにバイアスが含まれることは避けられないかもしれませんが、これらのルールと解決策を守ることで、バイアスを最小限に抑え、高い出力精度を確保することができます。私たちは、常に最新の技術と方法を追求し、顧客のニーズに合わせてソリューションを提供することで、デジタル変革を推進していきます。