Raws li kev lag luam ntau dua siv lub zog ntawm algorithms los ua haujlwm ua haujlwm thiab xaiv, kev kawm tshuab tau dhau los ua ib feem tseem ceeb ntawm kev ua haujlwm hauv ntiaj teb niaj hnub no.
Qhov teeb meem ntawm kev tsis ncaj ncees hauv kev kawm tshuab yog qhov tseem ceeb rau kev coj mus rau hauv tus account thaum cov qauv kev kawm tshuab tau muab tso rau hauv ntau lub koom haum cov txheej txheem txiav txim siab.
Txhawm rau lav tias cov kev xaiv tsim los ntawm algorithms tsis ncaj ncees thiab tsis muaj kev tsis ncaj ncees yuav tsum yog lub hom phiaj rau txhua lub koom haum uas siv cov qauv kev kawm tshuab. Txhawm rau kom ntseeg tau tias cov qauv tsim tawm tuaj yeem tso siab rau thiab pom tias muaj kev ncaj ncees, nws yog ib qho tseem ceeb kom paub txog thiab hais txog. tshuab kev kawm kev tsis ncaj ncees.
Nws muaj feem xyuam rau cov lus nug ntawm tus qauv piav qhia, los yog nws yooj yim npaum li cas rau tus neeg kom nkag siab li cas tus qauv kev kawm tshuab tuaj txog ntawm qhov xaus. Cov qauv thiab cov qauv uas tshuab kev kawm qauv qhia thiab kawm los ntawm cov ntaub ntawv nws tus kheej es tsis yog los ntawm kev txhim kho tib neeg.
Kev tsis ncaj ncees hauv kev kawm tshuab tuaj yeem tshwm sim rau ntau yam laj thawj yog tias nws tsis raug tswj thiab kuaj xyuas. Thaum tus qauv raug xa mus, nws nquag ntsib cov xwm txheej uas tsis raug cuam tshuam los ntawm cov ntaub ntawv qhia kev cob qhia.
Tus qauv tuaj yeem ua tau dhau los rau qhov kev cob qhia tsis yog cov ntaub ntawv. Txawm hais tias qhov zoo ntawm cov ntaub ntawv qhia kev cob qhia, tus qauv tseem tuaj yeem cuam tshuam los ntawm keeb kwm kev tsis ncaj ncees uas tshwm sim los ntawm cov kab lis kev cai dav dav.
Thaum ua tiav, tus qauv tsis ncaj ncees tuaj yeem nyiam qee pawg lossis poob qhov tseeb nrog cov ntaub ntawv tshwj xeeb. Qhov no yuav ua rau muaj kev txiav txim siab tsis ncaj ncees rau qee pawg neeg, uas tuaj yeem cuam tshuam tsis zoo rau lub ntiaj teb tiag.
Kab lus no tham txog kev tsis ncaj ncees ntawm kev kawm tshuab, suav nrog nws yog dab tsi, yuav ua li cas pom nws, qhov txaus ntshai nws tshwm sim, thiab ntau ntxiv.
Yog li, Machine Learning Bias yog dab tsi?
Ib qho algorithm tsim cov khoom tsim tawm uas muaj kev sib haum xeeb raws li qhov tshwm sim ntawm cov kev xav tsis tseeb uas tau ua thaum lub sijhawm kev kawm tshuab hu ua tshuab kev kawm tsis zoo, tseem hu ua algorithm bias lossis hu ua AI bias.
Tshuab kev kawm tsis ncaj ncees yog qhov nyiam ntawm tus qauv kom haum rau ib qho kev qhia tshwj xeeb lossis cov ntaub ntawv sib txuas; nws feem ntau coj los ntawm cov ntaub ntawv qhia kev cob qhia uas tsis yog sawv cev. Nrog ib qho kev sau ntawm cov ntaub ntawv, tus qauv tsis ncaj ncees yuav ua tsis tau, uas yuav ua rau nws raug mob.
Hauv qhov chaw tiag tiag, qhov no tuaj yeem txhais tau tias cov ntaub ntawv kev cob qhia tsis ncaj ncees tau ua rau tus qauv tsim tawm uas nyiam ib haiv neeg, pej xeem, lossis poj niam txiv neej.
Yog li ntawd, cov txiaj ntsig ntawm kev kawm tshuab yuav tsis ncaj ncees lossis kev ntxub ntxaug. Kev cob qhia tsis yog sawv cev cov ntaub ntawv tuaj yeem ua rau muaj kev tsis ncaj ncees hauv kev kawm tshuab.
Cov qauv tshwm sim tuaj yeem cuam tshuam rau lwm pawg, tsis muaj npe yog tias cov ntaub ntawv kev cob qhia tsis muaj lossis dhau tus neeg sawv cev ntawm cov ntaub ntawv tshwj xeeb. Qhov no tuaj yeem tshwm sim yog tias cov qauv kev qhia cov ntaub ntawv tsis raug raws li qhov chaw xa tawm tiag tiag hauv ntiaj teb.
Kev kawm tshuab hauv kev lag luam kev noj qab haus huv, uas tuaj yeem siv los txheeb xyuas cov ntaub ntawv tus neeg mob tiv thaiv cov kab mob paub lossis mob, yog qhov piv txwv tseem ceeb. Cov qauv tuaj yeem ceev cov kws kho mob cov kev cuam tshuam thaum lawv siv kom tsim nyog.
Txawm li cas los xij, kev xav tsis meej yog ua tau. Thaum nug kom kwv yees muaj kev mob tshwm sim hauv tus neeg mob laus, tus qauv tsis tuaj yeem ua tau zoo yog tias cov ntaub ntawv kev cob qhia siv los tsim nws feem ntau yog cov ntaub ntawv tus neeg mob los ntawm cov hnub nyoog me.
Tsis tas li ntawd, cov ntaub ntawv keeb kwm tuaj yeem raug skewed. Piv txwv li, vim keeb kwm, feem ntau ntawm cov neeg ua haujlwm yog txiv neej, tus qauv kawm los lim cov neeg sib tw ua haujlwm yuav nyiam cov txiv neej thov.
Kev tsis ncaj ncees ntawm kev kawm tshuab yuav muaj kev cuam tshuam rau tus qauv qhov tseeb hauv ob qho xwm txheej, thiab qhov xwm txheej phem tshaj plaws, nws tuaj yeem ua rau muaj kev ntxub ntxaug thiab tsis ncaj ncees.
Kev txiav txim siab yuav tsum tau ua tib zoo tshuaj xyuas kom ntseeg tau tias tsis muaj kev tsis ncaj ncees li tshuab kev kawm ua qauv hloov ntau thiab ntau phau ntawv ua haujlwm. Yog li ntawd, cov qauv kev tswj hwm kev coj ua hauv ib lub koom haum yuav tsum suav nrog kev saib xyuas rau kev kawm txog kev tsis ncaj ncees.
Ntau hom kev ua haujlwm hauv ntau qhov kev lag luam sib txawv tau ua tiav los ntawm cov qauv kev kawm tshuab. Niaj hnub no, cov qauv siv los ua kom cov txheej txheem nyuaj zuj zus tuaj thiab tsim cov lus qhia. Hauv cov txheej txheem txiav txim siab no, kev tsis ncaj ncees txhais tau hais tias tus qauv tuaj yeem nyiam ib pab pawg tshaj lwm tus raws li kev kawm tsis ncaj ncees.
Thaum siv los txiav txim siab tsis zoo nrog qhov tshwm sim tiag tiag, qhov no tuaj yeem muaj qhov cuam tshuam loj heev. Thaum siv los txiav txim siab daim ntawv thov qiv nyiaj, piv txwv li, tus qauv tsis ncaj ncees tuaj yeem cuam tshuam rau qee cov pej xeem. Hauv kev tswj hwm kev lag luam uas txhua qhov kev nqis tes tuaj yeem tshuaj xyuas lossis tshuaj xyuas, qhov no yog qhov tseem ceeb tshwj xeeb uas yuav tsum tau coj mus rau hauv tus account.
Machine Learning Bias hom
- Algorithm Bias - Qhov no tshwm sim thaum muaj kab laum nyob rau hauv lub algorithm uas ua cov kev suav uas tsav tshuab kev kawm suav.
- Qauv Bias - Thaum cov ntaub ntawv siv cob qhia kev kawm tshuab qauv muaj qhov teeb meem, qhov no tshwm sim. Hauv qhov xwm txheej ntawm qhov kev tsis ncaj ncees no, tus nqi lossis qhov zoo ntawm cov ntaub ntawv siv los qhia qhov system tsis txaus. Lub algorithm yuav raug cob qhia kom ntseeg tau tias txhua tus kws qhia ntawv yog poj niam yog tias, piv txwv li, cov ntaub ntawv qhia kev cob qhia yog suav nrog cov kws qhia poj niam.
- Exclusion bias - Qhov no tshwm sim thaum lub ntsiab lus tseem ceeb ntawm cov ntaub ntawv tsis tuaj ntawm cov ntaub ntawv siv, uas yuav tshwm sim yog tias cov qauv tsis paub txog qhov tseem ceeb ntawm cov ntaub ntawv ploj lawm.
- Prejudice bias - Hauv qhov piv txwv no, lub tshuab kev kawm nws tus kheej yog qhov tsis ncaj ncees vim tias cov ntaub ntawv siv los cob qhia cov txheej txheem qhia txog kev tsis ncaj ncees hauv ntiaj teb xws li kev ntxub ntxaug, stereotypes, thiab cov kev xav tsis raug. Piv txwv li, yog tias cov ntaub ntawv ntawm cov kws kho mob yuav tsum tau muab tso rau hauv lub khoos phis tawj uas tsuas yog suav nrog cov txiv neej kws kho mob thiab poj niam tus kws saib xyuas neeg mob, qhov kev xav ntawm poj niam txiv neej tiag tiag txog cov neeg ua haujlwm kho mob yuav raug txuas ntxiv mus.
- Kev ntsuas Bias - Raws li lub npe qhia, qhov kev tsis ncaj ncees no tshwm sim los ntawm cov teeb meem tseem ceeb nrog cov ntaub ntawv zoo thiab cov txheej txheem siv los sau lossis ntsuas nws. Lub kaw lus tau raug cob qhia los ntsuas qhov hnyav yuav ua rau muaj kev tsis ncaj ncees yog tias qhov hnyav hauv cov ntaub ntawv qhia kev cob qhia tau sib npaug, thiab siv cov duab ntawm cov neeg ua haujlwm txaus siab los cob qhia cov txheej txheem los ntsuas qhov chaw ua haujlwm ib puag ncig tuaj yeem cuam tshuam yog tias cov neeg ua haujlwm hauv cov duab paub. lawv raug ntsuas rau kev zoo siab.
Dab tsi ua rau muaj kev tsis ncaj ncees hauv kev kawm tshuab?
Txawm hais tias muaj ntau qhov laj thawj rau kev tsis ncaj ncees ntawm kev kawm tshuab, nws feem ntau tshwm sim los ntawm kev tsis ncaj ncees hauv cov ntaub ntawv qhia nws tus kheej. Muaj ntau ntau qhov laj thawj rau kev tsis ncaj ncees hauv cov ntaub ntawv qhia.
Cov lus piav qhia pom tseeb tshaj plaws yog cov ntaub ntawv qhia kev cob qhia, uas yog ib feem ntawm cov xwm txheej pom nyob rau hauv ib qho kev xa tawm uas tsis raug. Qhov no tej zaum yuav yog kev cob qhia cov ntaub ntawv nrog ib tug underrepresentation ntawm ib qeb los yog ib tug disproportionate kom muaj nuj nqis ntawm lwm.
Qhov no yog lub npe hu ua qauv kev tsis ncaj ncees, thiab nws tuaj yeem tshwm sim los ntawm kev sau cov ntaub ntawv uas tsis yog-randomized. Cov txheej txheem siv los sau, txheeb xyuas, lossis faib cov ntaub ntawv, nrog rau cov ntaub ntawv keeb kwm keeb kwm, tuaj yeem ua rau muaj kev tsis ncaj ncees hauv cov ntaub ntawv nws tus kheej.
Cov ntaub ntawv tej zaum txawm yuav tsis ncaj ncees keeb kwm nyob rau hauv cov kab lis kev cai loj uas nws tau sau.
Machine learning bias feem ntau yog tshwm sim los ntawm:
- Kev tsis ncaj ncees tshwm sim los ntawm tib neeg lossis tib neeg hauv cov ntaub ntawv keeb kwm yog siv los cob qhia algorithms.
- Cov ntaub ntawv cob qhia uas tsis cuam tshuam txog qhov xwm txheej tiag tiag hauv ntiaj teb.
- Kev tsis ncaj ncees thaum sau ntawv lossis npaj cov ntaub ntawv rau kev saib xyuas tshuab kev kawm.
Piv txwv li, tsis muaj ntau haiv neeg ntawm kev cob qhia cov ntaub ntawv yuav ua rau muaj kev tsis ncaj ncees rau sawv cev. Qhov tseeb ntawm cov qauv kev kawm tshuab feem ntau cuam tshuam los ntawm keeb kwm kev tsis ncaj ncees hauv cov kab lis kev cai dav dav.
Qhov no qee zaum hu ua kev sib raug zoo lossis tib neeg kev tsis ncaj ncees. Kev nrhiav cov ntaub ntawv loj loj uas tsis muaj feem cuam tshuam rau zej zog tuaj yeem nyuaj. Cov ntaub ntawv ua theem ntawm lub tshuab kev kawm lifecycle yog sib npaug rau tib neeg kev tsis ncaj ncees.
Cov ntaub ntawv uas tau sau npe thiab ua tiav los ntawm tus kws tshawb fawb cov ntaub ntawv lossis lwm tus kws tshaj lij yog tsim nyog rau kev saib xyuas tshuab kev kawm. Txawm hais tias nws yog los ntawm ntau yam ntawm cov ntaub ntawv uas tau muab ntxuav, yam uas cov ntaub ntawv cov ntsiab lus tau sau, lossis xaiv cov yam ntxwv, kev tsis ncaj ncees hauv cov txheej txheem sau npe no tuaj yeem ua rau muaj kev tsis ncaj ncees hauv kev kawm tshuab.
Machine Learning Bias Risks
Txij li cov qauv yog cov cuab yeej siv kev txiav txim siab cov ntaub ntawv, nws tau xav tias lawv muab cov kev txiav txim siab ncaj ncees. Cov qauv kev kawm tshuab feem ntau muaj kev tsis ncaj ncees, uas tuaj yeem cuam tshuam cov txiaj ntsig.
Ntau thiab ntau qhov kev lag luam tab tom siv tshuab kev kawm nyob rau hauv qhov chaw ntawm cov software tsis tu ncua thiab cov txheej txheem. Cov qauv tsis ncaj ncees tuaj yeem muaj qhov cuam tshuam tsis zoo hauv lub ntiaj teb tiag tiag thaum cov haujlwm nyuaj ntau dua yog siv cov qauv siv.
Kev kawm tshuab tsis txawv ntawm lwm cov txheej txheem txiav txim siab hauv cov koom haum thiab cov tib neeg xav tias nws yuav tsum tau pob tshab thiab sib npaug. Vim hais tias kev kawm tshuab yog ib qho txheej txheem automated, cov kev txiav txim uas tau siv nws yog qee zaus txawm soj ntsuam zoo dua.
Nws yog ib qho tseem ceeb uas cov koom haum yuav tsum muaj kev tiv thaiv kev phom sij vim tias kev tsis ncaj ncees hauv kev kawm tshuab feem ntau tuaj yeem muaj kev ntxub ntxaug lossis tsis zoo rau qee cov neeg. Rau cov ntsiab lus tswj hwm, tshwj xeeb, qhov ua tau ntawm kev tsis ncaj ncees hauv kev kawm tshuab yuav tsum raug coj mus rau hauv tus account.
Piv txwv li, kev kawm tshuab hauv tuam txhab nyiaj tuaj yeem siv los lees txais lossis tsis lees txais cov neeg thov qiv nyiaj tom qab kev tshuaj ntsuam thawj zaug. Ib qho qauv uas cuam tshuam rau qee pawg ntawm cov neeg sib tw yuav zoo cuam tshuam rau ob tus neeg sib tw thiab lub koom haum.
Txhua qhov kev tsis ncaj ncees pom nyob rau hauv ib puag ncig kev xa tawm qhov kev txiav txim siab yuav raug tshuaj xyuas yuav ua rau muaj teeb meem loj. Tus qauv yuav tsis ua haujlwm thiab, nyob rau hauv qhov xwm txheej phem tshaj plaws, tej zaum yuav ua rau muaj kev ntxub ntxaug lwm tus.
Kev tsis ncaj ncees yuav tsum tau ua tib zoo soj ntsuam thiab npaj rau vim nws yuav ua rau tus qauv raug tshem tawm tag nrho ntawm kev xa mus. Tau txais kev ntseeg siab hauv cov qauv kev txiav txim siab yuav tsum muaj kev nkag siab thiab hais txog kev tsis ncaj ncees ntawm kev kawm tshuab.
Qib ntawm kev ntseeg siab hauv lub koom haum thiab ntawm cov neeg siv kev pabcuam sab nraud tuaj yeem cuam tshuam los ntawm kev pom kev tsis ncaj ncees hauv kev txiav txim siab tus qauv. Yog tias cov qauv tsis muaj kev ntseeg siab, tshwj xeeb tshaj yog thaum coj cov kev xaiv muaj kev pheej hmoo siab, lawv yuav tsis siv rau lawv lub peev xwm tag nrho hauv ib lub koom haum.
Thaum ntsuas tus qauv piav qhia, suav nrog kev tsis ncaj ncees yuav tsum yog qhov yuav tsum tau coj mus rau hauv tus account. Kev siv tau thiab qhov tseeb ntawm cov qauv kev xaiv tuaj yeem cuam tshuam loj heev los ntawm kev tsis saib xyuas tshuab kev kawm tsis ncaj ncees.
Qee lub sij hawm nws tuaj yeem ua rau muaj kev ntxub ntxaug uas tuaj yeem cuam tshuam rau tib neeg lossis pab pawg. Muaj ntau daim ntawv thov muaj nyob rau ntau hom qauv kev kawm tshuab, thiab txhua tus muaj kev cuam tshuam rau kev kawm kev tsis ncaj ncees rau qee qhov.
Machine learning bias yog illustrated los ntawm:
- Vim tsis muaj ntau yam hauv cov ntaub ntawv kev cob qhia, kev paub txog lub ntsej muag algorithms tuaj yeem tsis raug rau qee pawg neeg.
- Qhov kev zov me nyuam tuaj yeem txheeb xyuas kev ntxub ntxaug lwm haiv neeg thiab poj niam txiv neej hauv cov ntaub ntawv vim yog tib neeg lossis keeb kwm kev ntxub ntxaug.
- Nrog rau qee yam lus lossis cov lus hais, kev ua cov lus ntuj tuaj yeem raug ntau dua, thiab nws yuav tsis tuaj yeem ua cov lus hais uas tsis muaj npe hauv cov ntaub ntawv qhia.
Kev daws qhov tsis ncaj ncees hauv Machine Learning
Kev saib xyuas thiab rov qhia cov qauv thaum pom kev tsis ncaj ncees yog ob txoj hauv kev los daws qhov kev tsis ncaj ncees ntawm kev kawm tshuab. Feem ntau, cov qauv kev tsis ncaj ncees yog qhov qhia txog kev tsis ncaj ncees hauv cov ntaub ntawv kev cob qhia, lossis tsawg kawg qhov kev tsis ncaj ncees tuaj yeem cuam tshuam nrog rau theem kev kawm ntawm lub tshuab kev kawm lub neej.
Txhua theem ntawm tus qauv lifecycle yuav tsum muaj cov txheej txheem nyob rau hauv qhov chaw kom ntes tsis ncaj ncees los yog qauv drift. Cov txheej txheem rau kev soj ntsuam tshuab kev kawm tom qab xa tawm kuj suav nrog. Nws yog ib qho tseem ceeb kom nquag xyuas cov qauv thiab cov ntaub ntawv rau kev tsis ncaj ncees.
Qhov no yuav suav nrog kev tshuaj xyuas cov ntaub ntawv qhia kev cob qhia kom pom tias pab pawg tau faib li cas thiab sawv cev rau ntawd. Nws tuaj yeem hloov kho thiab / lossis txhim kho cov ntaub ntawv uas tsis yog tus sawv cev nkaus xwb.
Tsis tas li ntawd, kev tsis ncaj ncees yuav tsum tau txiav txim siab thaum ntsuas tus qauv kev ua tau zoo. Kev ntsuam xyuas qhov ua tau zoo ntawm tus qauv ntawm cov khoom sib txawv ntawm cov ntaub ntawv tuaj yeem qhia tau tias nws tsis ncaj ncees los yog overfitted nyob rau hauv kev sib raug zoo rau ib pawg.
Nws yog qhov ua tau los ntsuas cov qauv kev kawm ntawm lub tshuab ua haujlwm ntawm qee cov ntaub ntawv subsets los ntawm kev siv cov txheej txheem hla kev siv tau. Cov txheej txheem suav nrog faib cov ntaub ntawv rau hauv cov kev cob qhia sib txawv thiab kuaj cov ntaub ntawv.
Koj tuaj yeem tshem tawm kev tsis ncaj ncees hauv kev kawm tshuab los ntawm:
- Thaum tsim nyog, rov qhia tus qauv siv loj dua, ntau tus neeg sawv cev kev cob qhia.
- Tsim kom muaj txheej txheem los saib xyuas cov txiaj ntsig tsis ncaj ncees thiab kev txiav txim siab txawv txawv.
- Reweighting nta thiab kho hyperparameters raws li qhov tsim nyog yuav pab kom suav rau kev tsis ncaj ncees.
- Txhawb nqa qhov kev daws teeb meem ntawm kev pom kev tsis ncaj ncees los ntawm lub voj voog txuas ntxiv ntawm kev tshawb pom thiab kev ua kom zoo.
xaus
Nws yog kev ntxias kom ntseeg tau tias ib zaug tau txais kev cob qhia, tus qauv kev kawm tshuab yuav ua haujlwm autonomously. Qhov tseeb, tus qauv kev ua haujlwm ib puag ncig yog ib txwm hloov pauv, thiab cov thawj coj yuav tsum rov qhia cov qauv siv cov ntaub ntawv tshiab tsis tu ncua.
Kev kawm tshuab tam sim no yog ib qho ntawm cov cuab yeej technology zoo tshaj plaws nrog cov txiaj ntsig kev lag luam tiag tiag. Kev kawm tshuab, thaum ua ke nrog cov ntaub ntawv loj loj thiab lub zog suav loj muaj nyob hauv huab cua pej xeem, muaj peev xwm hloov pauv li cas tib neeg cuam tshuam nrog thev naus laus zis, thiab tej zaum tag nrho kev lag luam.
Txawm li cas los xij, raws li kev cog lus raws li kev kawm tshuab tshuab, nws yuav tsum tau ua tib zoo npaj kom tsis txhob muaj kev tsis ncaj ncees. Kev ua tau zoo ntawm cov kev txiav txim siab los ntawm cov tshuab tuaj yeem cuam tshuam loj heev los ntawm kev tsis ncaj ncees, uas yog ib yam uas cov qauv kev kawm tshuab yuav tsum tau coj mus rau hauv tus account.
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