Как исключить предвзятость из алгоритма машинного обучения

В последние годы алгоритмы машинного обучения (ML) доказали свою эффективность в решении различных задач, но часто они дают предвзятые результаты, которые могут оказаться несправедливыми и обидными для некоторых людей. В этом блоге мы рассматриваем примеры предвзятости в алгоритмах машинного обучения и предоставляем три важных правила для их исключения. Первое правило - правильный сбор данных. Необходимо понимать, какие данные и их характеристики необходимы для корректной обучения модуля ML. Сбор данных должен осуществляться с помощью эксперта в отрасли, к которой будет применяться алгоритм. Кроме того, необходимо использовать анализ данных для понимания структуры, свойств и возможных аномалий собранного набора данных перед его применением в алгоритме. Второе правило - выбор правильной модели обучения. Существуют различные подходы к обучению, такие как обучение с учителем, без учителя, полу-с учителем, самообучение, обучение с подкреплением, передача обучения и онлайн-обучение. Необходимо определить, какой подход или их комбинация наиболее подходящие для вашего алгоритма на основе типа проблемы, которую он решает, доступных данных и желаемого результата. Третье правило - проведение проверки предвзятости в реальной жизни. Несмотря на то, что алгоритм может работать хорошо в контролируемых условиях, реальное применение может представить непредвиденные проблемы. Необходимо тестировать алгоритм на реальных данных, чтобы обнаружить и исправить предвзятость до того, как она негативно повлияет на пользователей. Предотвращение предвзятости никогда не должно быть пренебрежено при создании алгоритмов машинного обучения. В своей компании мы всегда улучшаем процедуру обнаружения предвзятости, а также используем различные техники и специально разработанные инструменты для обеспечения высокой точности выходных данных.