Eftir því sem fleiri atvinnugreinar nota kraft reiknirita til að gera sjálfvirkan rekstur og velja, er vélanám að verða mikilvægur þáttur í því hvernig samtímaheimurinn starfar.
Það er mikilvægt að taka tillit til hlutdrægni í vélanámi þegar vélanámslíkön verða samþætt í ákvarðanatökuferli ýmissa stofnana.
Til að tryggja að val sem myndast af reikniritum séu hlutlaus og laus við hlutdrægni ætti að vera markmið allra fyrirtækja sem nota vélanámslíkön. Til að tryggja að hægt sé að treysta á úttak líkansins og líta á þær sem sanngjarnar er mikilvægt að viðurkenna og taka á þeim vél nám hlutdrægni.
Það tengist spurningum um skýranleika líkans, eða hversu auðvelt það er fyrir mann að átta sig á því hvernig vélnámslíkan komst að niðurstöðu. Þróunin og mynstrin sem vélanámslíkön kortleggja og læra koma frá gögnunum sjálfum frekar en með beinni mannlegri þróun.
Hlutdrægni í vélanámi getur komið fram af ýmsum ástæðum ef það er ekki stjórnað og athugað. Þegar líkan er notað, lendir það oft í aðstæðum sem endurspeglast ekki nákvæmlega í þjálfunargagnasýninu.
Líkanið gæti hafa verið offitað fyrir þetta ófullnægjandi þjálfunargagnasett. Þrátt fyrir frábær gæði þjálfunargagnanna gæti líkanið samt verið fyrir áhrifum af sögulegri hlutdrægni sem stafar af víðtækari menningaráhrifum.
Þegar það hefur verið útfært gæti hlutdrægt líkan ívilnað ákveðnum hópum eða tapað nákvæmni með tilteknum gagnahlutmengi. Þetta gæti leitt til dóma sem refsa ákveðnum hópi einstaklinga á ósanngjarnan hátt, sem gæti haft neikvæð áhrif á raunverulegan heim.
Þessi grein fjallar um hlutdrægni í vélanámi, þar á meðal hvað það er, hvernig á að koma auga á það, hætturnar sem það hefur í för með sér og margt fleira.
Svo, hvað er hlutdrægni í vélanámi?
Reiknirit sem framleiðir úttak sem er kerfisbundið hlutdrægt vegna rangra forsendna sem gerðar voru á vélanámsferlinu er þekkt sem hlutdrægni í vélanámi, einnig þekkt sem hlutdrægni reiknirit eða þekkt sem AI hlutdrægni.
Hlutdrægni í vélanámi er tilhneiging líkans til að hygla tilteknu mengi gagna eða undirmengi gagna; það er oft komið á með þjálfunargagnasöfnum sem ekki eru fulltrúar. Með ákveðinni gagnasöfnun mun hlutdrægt líkan standa sig illa, sem mun skaða nákvæmni þess.
Í raunverulegu umhverfi getur þetta gefið til kynna að hlutdræg þjálfunargögn hafi leitt til þess að framleiðsla líkans styður ákveðinn kynþátt, lýðfræði eða kyn.
Fyrir vikið gæti útkoma vélnáms verið óréttlát eða mismunandi. Þjálfun án fulltrúa gagnasöfn geta stuðlað að hlutdrægni í vélanámi.
Líkanið sem myndast getur verið hlutdrægt í átt að öðrum flokkum sem eru vantáknaðir ef þjálfunargögnin skortir eða eru of táknræn fyrir tiltekinn gagnahóp. Þetta getur gerst ef sýnishorn þjálfunargagna passar ekki nákvæmlega við raunverulegt dreifingarumhverfi.
Vélanám í heilbrigðisgeiranum, sem hægt er að nota til að athuga gögn sjúklinga gegn þekktum sjúkdómum eða veikindum, er gott dæmi. Líkön geta flýtt fyrir inngripum lækna þegar þau eru notuð á viðeigandi hátt.
Hins vegar eru fordómar mögulegir. Þegar beðið er um að spá fyrir um mögulega veikindi hjá eldri sjúklingi getur líkan ekki skilað góðum árangri ef þjálfunargögnin sem notuð eru til að smíða það samanstanda að mestu af sjúklingagögnum frá minna aldursbili.
Að auki getur söguleg tölfræði verið skekkt. Til dæmis, vegna þess að sögulega séð var meirihluti starfsmanna karlar, fyrirmynd sem er þjálfuð til að sía umsækjendur um starf myndi hlynna að karlkyns umsækjendum.
Hlutdrægni í vélanámi mun hafa áhrif á nákvæmni líkansins í báðum sviðsmyndum og við verstu aðstæður gæti það jafnvel leitt til mismununar og óréttlátra ályktana.
Ákvarðanir verða að vera vandlega endurskoðaðar til að tryggja að ekki sé hlutdrægni sem vélanáms módel koma í stað fleiri og fleiri handvirkra aðgerða. Þar af leiðandi ættu fyrirmyndarstjórnunarhættir í hvaða stofnun sem er að fela í sér eftirlit með hlutdrægni í vélanámi.
Mörgum mismunandi tegundum starfa í mörgum mismunandi atvinnugreinum er lokið með vélanámslíkönum. Í dag eru líkön notuð til að gera sífellt erfiðari ferla sjálfvirkan og til að búa til tillögur. Í þessu ákvarðanatökuferli þýðir hlutdrægni að líkan gæti hlynnt einum tilteknum hópi umfram annan á grundvelli lærðrar hlutdrægni.
Þegar það er notað til að fella óörugga dóma með raunverulegum afleiðingum getur það haft alvarlegar afleiðingar. Þegar það er notað til að samþykkja sjálfkrafa lánsumsóknir, til dæmis, getur hlutdrægt líkan skaðað ákveðinn hóp. Í eftirlitsskyldum fyrirtækjum þar sem hægt er að skoða eða kanna allar aðgerðir er þetta sérstaklega mikilvægur þáttur sem þarf að taka tillit til.
Tegundir vélanámshlutdrægni
- Reiknirit hlutdrægni – Þetta gerist þegar það er galli í reikniritinu sem gerir útreikninga sem knýja vélnámsútreikninga áfram.
- Sýnishorn hlutdrægni – Þegar gögnin eru notuð til þjálfa vélanámið líkan er með vandamál, þetta gerist. Í tilfellum af þessari tegund hlutdrægni er magn eða gæði gagnanna sem notuð eru til að þjálfa kerfið ófullnægjandi. Reikniritið verður þjálfað til að trúa því að allir kennarar séu kvenkyns ef, til dæmis, þjálfunargögn eru að öllu leyti samsett af kvenkyns kennurum.
- Útilokunarhlutdrægni – Þetta gerist þegar mikilvægur gagnapunktur er fjarverandi í gagnasafninu sem verið er að nota, sem gæti átt sér stað ef líkönum tekst ekki að átta sig á mikilvægi gagnapunktsins sem vantar.
- Fordómar hlutdrægni – Í þessu tilviki er vélanámið sjálft hlutdrægt þar sem gögnin sem notuð eru til að þjálfa kerfið endurspegla raunverulegan hlutdrægni eins og fordóma, staðalmyndir og rangar félagslegar forsendur. Til dæmis, ef gögn um heilbrigðisstarfsmenn yrðu settir inn í tölvukerfið sem innihélt aðeins karlkyns lækna og kvenkyns hjúkrunarfræðinga, myndi raunveruleg kynjastaðalímynd um heilbrigðisstarfsmenn viðhaldast.
- Mælingarhlutdrægni – Eins og nafnið gefur til kynna stafar þessi hlutdrægni af grundvallaratriðum varðandi gæði gagnanna og aðferðirnar sem notaðar eru til að safna eða meta þau. Kerfi sem verið er að þjálfa til að meta þyngd nákvæmlega mun vera hlutdrægt ef lóðin í þjálfunargögnunum voru stöðugt rúnuð upp og að nota myndir af ánægðum starfsmönnum til að þjálfa kerfi sem ætlað er að meta umhverfi á vinnustað getur verið hlutdrægt ef starfsmenn á myndunum vissu þá var verið að mæla hamingjuna.
Hvaða þættir stuðla að hlutdrægni í vélanámi?
Þó að það séu margar ástæður fyrir hlutdrægni í vélnámi, þá stafar það oft af hlutdrægni í þjálfunargögnunum sjálfum. Það eru nokkrar hugsanlegar undirliggjandi orsakir fyrir hlutdrægni í þjálfunargögnum.
Augljósasta dæmið er þjálfunargögn, sem er hlutmengi aðstæðna sem sjást í uppsettu kerfi sem er ekki dæmigert. Þetta gæti verið þjálfunargögn með vantákn á einum flokki eða óhóflegt magn af öðrum.
Þetta er þekkt sem úrtakshlutdrægni og getur stafað af óslembaðri þjálfunargagnasöfnun. Aðferðirnar sem notaðar eru til að safna, greina eða flokka gögnin, sem og sögulegar rætur gagnanna, geta allar leitt til hlutdrægni í gögnunum sjálfum.
Upplýsingarnar gætu jafnvel verið hlutdrægar sögulega í stærri menningu þar sem þeim var safnað.
Hlutdrægni í vélanámi stafar aðallega af:
- Hlutdrægni af völdum manna eða samfélagsins í sögulegum gögnum eru notuð til að þjálfa reiknirit.
- Þjálfunargögn sem endurspegla ekki raunverulegar aðstæður.
- Hlutdrægni við að merkja eða undirbúa gögn fyrir vélanám undir eftirliti.
Til dæmis gæti skortur á fjölbreytileika í þjálfunargögnum valdið hlutdrægni í framsetningu. Nákvæmni vélanámslíkana hefur oft áhrif á sögulega hlutdrægni í víðtækari menningu.
Þetta er stundum nefnt félagsleg eða mannleg hlutdrægni. Það getur verið krefjandi að finna mikið safn gagna sem eru ekki viðkvæm fyrir samfélagslegri hlutdrægni. Gagnavinnslustig lífsferils vélnáms er jafn næmt fyrir mannlegri hlutdrægni.
Gögn sem hafa verið merkt og unnin af gagnafræðingi eða öðrum sérfræðingi eru nauðsynleg fyrir eftirlit með vélanámi. Hvort sem það stafar af fjölbreytileika gagna sem eru hreinsuð, hvernig gagnapunktar eru merktir eða vali á eiginleikum, þá getur hlutdrægni í þessu merkingarferli leitt til hlutdrægni í vélanámi.
Áhætta fyrir hlutdrægni í vélanámi
Þar sem líkön eru gagnastýrð ákvarðanatökutæki er gert ráð fyrir að þau veiti hlutlausa dóma. Vélræn líkön innihalda oft hlutdrægni, sem getur haft áhrif á niðurstöður.
Fleiri og fleiri atvinnugreinar innleiða vélanám í stað gamaldags hugbúnaðar og verklagsreglur. Hlutdræg líkön geta haft neikvæð áhrif í hinum raunverulega heimi þegar flóknari störf eru sjálfvirk með líkönum.
Vélræn nám er ekkert frábrugðið öðrum ákvarðanatökuferlum þar sem stofnanir og einstaklingar ætlast til þess að það sé gagnsætt og sanngjarnt. Vegna þess að vélanám er sjálfvirkt ferli eru dómar sem teknir eru með því stundum enn betur skoðaðir.
Það er mikilvægt að stofnanir séu fyrirbyggjandi við að takast á við hætturnar þar sem hlutdrægni í vélanámi getur oft haft mismunun eða neikvæð áhrif á suma íbúa. Fyrir reglubundið samhengi, sérstaklega, verður að taka tillit til möguleika á hlutdrægni í vélanámi.
Til dæmis væri hægt að nota vélanám í banka til að samþykkja eða hafna sjálfkrafa umsækjendum um húsnæðislán eftir fyrstu skimun. Líkan sem er hlutdrægt að ákveðnum hópi umsækjenda gæti vel haft skaðleg áhrif á bæði frambjóðandann og samtökin.
Sérhver hlutdrægni sem finnast í dreifingarumhverfi þar sem hægt er að skoða aðgerðir gæti leitt til meiriháttar vandamála. Líkanið gæti ekki virkað og í verstu tilfellum gæti það jafnvel reynst vera vísvitandi mismunun.
Hlutdrægni verður að vera vandlega metin og undirbúin þar sem það getur leitt til þess að líkanið verði algjörlega fjarlægt úr dreifingu. Til að öðlast traust á fyrirmyndarákvarðanir þarf að skilja og taka á hlutdrægni í vélanámi.
Traustið innan stofnunarinnar og meðal ytri þjónustuneytenda gæti haft áhrif á hlutdrægni í ákvarðanatöku fyrirmynda. Ef módel er ekki treyst, sérstaklega þegar þeir leiðbeina áhættusamum vali, verða þær ekki notaðar til fulls innan stofnunar.
Þegar útskýranleiki líkans er metinn, ætti að taka tillit til hlutdrægni. Réttmæti og nákvæmni val á gerðum getur haft alvarleg áhrif af óheftri hlutdrægni í vélanámi.
Það getur stundum leitt til mismununaraðgerða sem gætu haft áhrif á tiltekið fólk eða hópa. Fjölmörg forrit eru til fyrir ýmsar gerðir vélanámslíkana og hver um sig er næm fyrir hlutdrægni í vélanámi að einhverju leyti.
Hlutdrægni í vélanámi er sýnd með:
- Vegna skorts á fjölbreytni í þjálfunargögnum geta andlitsþekkingarreiknirit verið minna nákvæm fyrir suma kynþáttahópa.
- Forritið gæti greint kynþátta- og kynjahlutdrægni í gögnum vegna mannlegra eða sögulegra fordóma.
- Með ákveðinni mállýsku eða hreim gæti náttúruleg málvinnsla verið nákvæmari og hún gæti ekki unnið úr hreim sem er vantáknuð í þjálfunargögnum.
Að leysa hlutdrægni í vélanámi
Eftirlit og endurþjálfunarlíkön þegar hlutdrægni finnst eru tvær leiðir til að takast á við hlutdrægni í vélanámi. Í flestum tilfellum er hlutdrægni líkana vísbending um hlutdrægni í þjálfunargögnum, eða að minnsta kosti getur hlutdrægni tengst þjálfunarstigi lífsferils vélnáms.
Á hverju stigi lífsferils líkansins ættu að vera verklagsreglur til að ná hlutdrægni eða reki líkansins. Ferlar til að fylgjast með vélanámi eftir uppsetningu eru einnig innifalin. Mikilvægt er að athuga líkanið og gagnasöfnin oft með tilliti til hlutdrægni.
Þetta gæti falið í sér að skoða þjálfunargagnasett til að sjá hvernig hópum er dreift og fulltrúa þar. Það er hægt að breyta og/eða bæta gagnapakka sem eru ekki að öllu leyti dæmigerð.
Að auki ætti að hafa hlutdrægni í huga þegar frammistaða líkansins er metin. Að prófa frammistöðu líkansins á mismunandi hlutmengi gagnanna getur sýnt hvort það sé hlutdrægt eða offitað í tengslum við ákveðinn hóp.
Það er hægt að meta frammistöðu vélanámslíkans á ákveðnum gagnahlutmengi með því að nota krossstaðfestingartækni. Aðferðin felur í sér að gögnunum er skipt í mismunandi þjálfunar- og prófunargagnasöfn.
Þú getur útrýmt hlutdrægni í vélanámi með því að:
- Þegar nauðsyn krefur skaltu endurþjálfa líkanið með því að nota stærri og dæmigerðari þjálfunarsett.
- Koma á verklagi til að gæta að hlutdrægum niðurstöðum og óvenjulegum dómum.
- Endurvigtun eiginleikum og aðlögun ofbreyta eftir þörfum getur hjálpað til við að gera grein fyrir hlutdrægni.
- Að hvetja til lausnar uppgötvuðu hlutdrægni með stöðugri hringrás uppgötvunar og hagræðingar.
Niðurstaða
Það er freistandi að trúa því að eftir þjálfun myndi vélanámslíkan starfa sjálfstætt. Reyndar er rekstrarumhverfi líkansins alltaf að breytast og stjórnendur verða að endurþjálfa líkan með því að nota fersk gagnasöfn reglulega.
Vélnám er eins og er einn mest heillandi tæknilega hæfileikinn með raunverulegum efnahagslegum ávinningi. Vélanám, þegar það er parað við stóra gagnatækni og gríðarlegan reiknikraft sem er í boði í gegnum almenningsskýið, hefur möguleika á að umbreyta því hvernig einstaklingar hafa samskipti við tækni, og kannski heilar atvinnugreinar.
Hins vegar, eins efnileg og vélanámstækni er, verður að skipuleggja hana vandlega til að forðast óviljandi hlutdrægni. Skilvirkni dóma vélanna getur haft alvarleg áhrif á hlutdrægni, sem er eitthvað sem vélanámslíkön verða að taka tillit til.
Skildu eftir skilaboð