더 많은 산업이 알고리즘의 힘을 사용하여 운영을 자동화하고 선택을 함에 따라 머신 러닝은 현대 세계가 작동하는 방식의 중요한 구성 요소가 되고 있습니다.
기계 학습의 편향 문제는 기계 학습 모델이 다양한 조직의 의사 결정 프로세스에 통합될 때 고려하는 것이 중요합니다.
알고리즘에 의해 생성된 선택이 공정하고 편견이 없다는 것을 보장하는 것은 기계 학습 모델을 사용하는 모든 조직의 목표여야 합니다. 모델 출력이 신뢰할 수 있고 공정하다고 볼 수 있도록 하려면 다음을 인식하고 해결하는 것이 중요합니다. 기계 학습 편견.
이는 모델 설명 가능성 또는 기계 학습 모델이 결론에 도달한 방법을 사람이 파악하는 것이 얼마나 쉬운지에 대한 질문과 관련이 있습니다. 기계 학습 모델이 매핑하고 학습하는 추세와 패턴은 직접적인 인간 개발이 아니라 데이터 자체에서 비롯됩니다.
기계 학습의 편향은 제어 및 확인되지 않으면 다양한 이유로 나타날 수 있습니다. 모델이 배포되면 훈련 데이터 샘플에 정확하게 반영되지 않는 상황이 자주 발생합니다.
모델은 이 비대표적인 훈련 데이터 세트에 대해 과적합되었을 수 있습니다. 훈련 데이터의 우수한 품질에도 불구하고 모델은 여전히 광범위한 문화적 영향으로 인한 역사적 편견의 영향을 받을 수 있습니다.
일단 구현되면 편향된 모델은 특정 그룹을 선호하거나 특정 데이터 하위 집합의 정확도를 잃을 수 있습니다. 이는 특정 집단의 개인을 부당하게 처벌하는 판단으로 이어질 수 있으며, 이는 실제 세계에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
이 기사에서는 기계 학습 편향이 무엇인지, 발견하는 방법, 위험 등을 포함하여 기계 학습 편향에 대해 설명합니다.
그렇다면 기계 학습 편향이란 무엇입니까?
기계 학습 프로세스 중에 만들어진 잘못된 가정의 결과로 체계적으로 편향된 출력을 생성하는 알고리즘을 기계 학습 편향이라고 하며, 알고리즘 편향 또는 AI 편향이라고도 합니다.
기계 학습 편향은 특정 데이터 집합 또는 데이터 하위 집합을 선호하는 모델의 경향입니다. 대표성이 없는 훈련 데이터 세트에 의해 자주 발생합니다. 특정 데이터 수집으로 편향된 모델은 성능이 저하되어 정확도가 저하됩니다.
실제 환경에서 이는 편향된 훈련 데이터로 인해 특정 인종, 인구 통계 또는 성별을 선호하는 모델의 출력이 발생했음을 의미할 수 있습니다.
결과적으로 기계 학습의 결과는 부당하거나 차별적일 수 있습니다. 비대표 교육 데이터 세트는 편향에 기여할 수 있습니다. 기계 학습에서.
훈련 데이터가 부족하거나 특정 데이터 그룹을 과도하게 대표하는 경우 결과 모델은 다른 과소 대표되는 범주로 편향될 수 있습니다. 이는 훈련 데이터 샘플이 실제 배포 환경과 정확히 일치하지 않는 경우 발생할 수 있습니다.
알려진 질병이나 질병에 대해 환자 데이터를 확인하는 데 사용할 수 있는 의료 산업의 머신 러닝이 대표적인 예입니다. 모델을 적절하게 사용하면 의료 종사자의 개입 속도를 높일 수 있습니다.
그러나 편견은 가능합니다. 고령 환자의 질병 가능성을 예측하라는 요청을 받았을 때 모델을 구성하는 데 사용된 훈련 데이터가 대부분 더 작은 연령대의 환자 데이터로 구성된 경우 모델이 잘 수행되지 않을 수 있습니다.
또한 과거 통계가 왜곡될 수 있습니다. 예를 들어, 역사적으로 직원의 대다수가 남성이었기 때문에 후보자를 필터링하도록 훈련된 모델은 남성 지원자를 선호합니다.
기계 학습 편향은 두 시나리오 모두에서 모델의 정확도에 영향을 미치며 최악의 경우 차별적이고 부당한 결론을 초래할 수도 있습니다.
편향이 없는지 확인하기 위해 결정을 신중하게 검토해야 합니다. 기계 학습 모델 점점 더 많은 수동 작업을 대체합니다. 결과적으로 모든 조직의 모델 거버넌스 관행에는 기계 학습 편향에 대한 모니터링이 포함되어야 합니다.
다양한 산업에서 다양한 유형의 작업이 머신 러닝 모델에 의해 완성되고 있습니다. 오늘날 모델은 점점 더 어려워지는 프로세스를 자동화하고 제안을 생성하는 데 사용됩니다. 이 의사 결정 과정에서 편향은 모델이 학습된 편향을 기반으로 한 특정 그룹을 다른 그룹보다 선호할 수 있음을 의미합니다.
실제 결과와 함께 안전하지 않은 판단을 내리는 데 사용하면 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 대출 신청을 자동으로 승인하는 데 사용되는 경우 편향된 모델은 특정 인구에 편견을 줄 수 있습니다. 모든 조치를 검사하거나 면밀히 조사할 수 있는 규제 대상 비즈니스에서 이는 특히 고려해야 할 중요한 요소입니다.
기계 학습 편향 유형
- 알고리즘 편향 – 이것은 기계 학습 계산을 구동하는 계산을 수행하는 알고리즘에 버그가 있을 때 발생합니다.
- 샘플 바이어스 – 데이터를 사용하는 경우 기계 학습 훈련 모델에 문제가 있으면 이런 일이 발생합니다. 이러한 편향의 경우 시스템을 교육하는 데 사용되는 데이터의 양이나 품질이 충분하지 않습니다. 예를 들어 훈련 데이터가 전적으로 여성 교사로 구성된 경우 알고리즘은 모든 교사가 여성이라고 믿도록 훈련됩니다.
- 배제 편향 – 이는 활용 중인 데이터 세트에 중요한 데이터 포인트가 없을 때 발생하며, 이는 모델러가 누락된 데이터 포인트의 중요성을 깨닫지 못하는 경우 발생할 수 있습니다.
- 편견 편견 – 이 경우 시스템을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 편견, 고정 관념 및 잘못된 사회적 가정과 같은 실제 편향을 반영하기 때문에 머신 러닝 자체가 편향됩니다. 예를 들어, 남성 의사와 여성 간호사만 포함된 컴퓨터 시스템에 의료 전문가에 대한 데이터가 포함된다면 의료 종사자에 대한 현실 세계의 젠더 고정 관념이 영속될 것입니다.
- 측정 바이어스 – 이름에서 알 수 있듯이 이 편향은 데이터의 품질과 데이터를 수집하거나 평가하는 데 사용되는 방법에 대한 근본적인 문제에서 비롯됩니다. 체중을 정확하게 평가하도록 훈련되는 시스템은 훈련 데이터에 포함된 가중치를 일관되게 반올림하면 편향되고, 만족한 직원의 이미지를 사용하여 작업 환경을 평가하는 시스템을 훈련하는 경우 사진의 직원이 알고 있다면 편향될 수 있습니다. 그들은 행복을 측정하고 있었습니다.
기계 학습의 편향에 기여하는 요인은 무엇입니까?
기계 학습 편향에는 여러 가지 이유가 있지만 교육 데이터 자체의 편향에서 발생하는 경우가 많습니다. 훈련 데이터의 편향에 대한 몇 가지 잠재적인 근본적인 원인이 있습니다.
가장 명백한 예는 일반적이지 않은 배포된 시스템에서 볼 수 있는 조건의 하위 집합인 훈련 데이터입니다. 이것은 한 범주의 과소 표현 또는 다른 범주의 불균형적인 양이 포함된 훈련 데이터일 수 있습니다.
이를 샘플 편향이라고 하며 무작위화되지 않은 훈련 데이터 수집으로 인해 발생할 수 있습니다. 데이터를 수집, 분석 또는 분류하는 데 사용되는 방법과 데이터의 역사적 뿌리는 모두 데이터 자체에 편향을 유발할 수 있습니다.
정보는 수집된 더 큰 문화에서 역사적으로 편향될 수도 있습니다.
기계 학습 편향은 주로 다음으로 인해 발생합니다.
- 과거 데이터에서 인간이나 사회에 의해 야기된 편견은 알고리즘을 훈련하는 데 사용됩니다.
- 실제 상황을 반영하지 않는 훈련 데이터.
- 지도 머신 러닝을 위해 데이터에 레이블을 지정하거나 준비하는 동안 편향됩니다.
예를 들어 훈련 데이터의 다양성이 부족하면 표현 편향이 발생할 수 있습니다. 기계 학습 모델의 정확성은 더 넓은 문화에서 역사적 편견에 의해 자주 영향을 받습니다.
이것은 때때로 사회적 또는 인간적 편견이라고 합니다. 사회적 편견에 취약하지 않은 방대한 데이터 컬렉션을 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 기계 학습 수명 주기의 데이터 처리 단계는 인간의 편견에 똑같이 취약합니다.
데이터 과학자 또는 기타 전문가가 레이블을 지정하고 처리한 데이터는 지도 머신 러닝에 필요합니다. 정리된 다양한 데이터, 데이터 포인트에 레이블이 지정되는 방식 또는 기능 선택에서 비롯된 것인지 여부에 관계없이 이 레이블 지정 프로세스의 편향은 기계 학습의 편향으로 이어질 수 있습니다.
기계 학습 편향 위험
모델은 데이터 기반 의사 결정 도구이므로 공정한 판단을 제공한다고 가정합니다. 기계 학습 모델에는 종종 결과에 영향을 줄 수 있는 편향이 포함됩니다.
점점 더 많은 산업에서 구식 소프트웨어와 절차 대신 기계 학습을 구현하고 있습니다. 편향된 모델은 모델을 사용하여 더 복잡한 작업을 자동화할 때 현실 세계에서 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
머신 러닝은 조직과 개인이 투명하고 평등하기를 기대한다는 점에서 다른 의사 결정 프로세스와 다르지 않습니다. 머신 러닝은 자동화된 프로세스이기 때문에 머신 러닝을 사용하여 내린 판단은 때때로 훨씬 더 면밀하게 검토됩니다.
머신 러닝의 편향이 일부 인구에 차별적이거나 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 조직이 위험을 사전에 해결하는 것이 중요합니다. 특히 규제된 컨텍스트의 경우 기계 학습의 편향 가능성을 고려해야 합니다.
예를 들어, 은행의 기계 학습은 초기 심사 후 모기지 신청자를 자동으로 수락하거나 거부하는 데 사용할 수 있습니다. 특정 후보자 그룹에 편향된 모델은 후보자와 조직 모두에 해로운 영향을 미칠 수 있습니다.
작업을 면밀히 조사할 수 있는 배포 환경에서 발견된 편향은 심각한 문제로 이어질 수 있습니다. 모델이 작동하지 않을 수 있으며 최악의 시나리오에서는 고의적으로 차별적일 수도 있습니다.
편향은 모델이 배포에서 완전히 제거될 수 있으므로 신중하게 평가하고 대비해야 합니다. 모델 결정에 대한 확신을 얻으려면 기계 학습 편향을 이해하고 해결해야 합니다.
조직 내부와 외부 서비스 소비자 간의 신뢰 수준은 모델 의사 결정에서 인지된 편향에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 모델을 신뢰할 수 없다면, 특히 고위험 선택을 안내할 때 조직 내에서 모델의 잠재력을 최대한 활용하지 못할 것입니다.
모델의 설명 가능성을 평가할 때 편향에 대한 설명을 고려해야 합니다. 모델 선택의 유효성과 정확성은 확인되지 않은 기계 학습 편향에 의해 심각한 영향을 받을 수 있습니다.
때때로 특정 사람이나 그룹에 영향을 줄 수 있는 차별적 행동을 초래할 수 있습니다. 다양한 머신 러닝 모델 유형에 대해 수많은 애플리케이션이 존재하며 각각은 머신 러닝 편향에 어느 정도 영향을 받기 쉽습니다.
기계 학습 편향은 다음과 같이 설명됩니다.
- 훈련 데이터에 다양성이 없기 때문에 일부 인종 그룹의 경우 얼굴 인식 알고리즘이 덜 정확할 수 있습니다.
- 프로그램은 인간 또는 역사적 편견으로 인한 데이터의 인종 및 성별 편견을 감지할 수 있습니다.
- 특정 방언이나 억양을 사용하면 자연어 처리가 더 정확할 수 있으며 훈련 데이터에서 제대로 표현되지 않는 억양을 처리하지 못할 수 있습니다.
기계 학습의 편향 해결
편향이 발견될 때 모델을 모니터링하고 재학습하는 것은 기계 학습 편향을 해결하는 두 가지 방법입니다. 대부분의 경우 모델 편향은 학습 데이터의 편향을 나타내거나 적어도 편향은 기계 학습 수명 주기의 학습 단계와 관련될 수 있습니다.
모델 수명 주기의 모든 단계에는 편향 또는 모델 드리프트를 잡는 절차가 있어야 합니다. 배포 후 기계 학습을 모니터링하는 프로세스도 포함됩니다. 모델과 데이터세트에 편향이 있는지 자주 확인하는 것이 중요합니다.
여기에는 그룹이 분산되고 표현되는 방식을 확인하기 위해 훈련 데이터 세트를 검사하는 것이 포함될 수 있습니다. 완전히 대표되지 않는 데이터 세트를 수정 및/또는 개선할 수 있습니다.
또한 모델의 성능을 평가할 때 편향을 고려해야 합니다. 데이터의 다른 하위 집합에 대한 모델의 성능을 테스트하면 특정 그룹과 관련하여 편향되거나 과대적합되는지 여부를 알 수 있습니다.
교차 검증 기술을 사용하여 특정 데이터 하위 집합에 대한 기계 학습 모델 성능을 평가할 수 있습니다. 이 절차에는 데이터를 고유한 교육 및 테스트 데이터 세트로 나누는 작업이 포함됩니다.
다음을 통해 기계 학습의 편향을 제거할 수 있습니다.
- 필요한 경우 더 크고 대표적인 훈련 세트를 사용하여 모델을 다시 훈련시키십시오.
- 편향된 결과와 비정상적인 판단을 사전에 찾아내는 절차를 수립합니다.
- 기능에 가중치를 부여하고 필요에 따라 초매개변수를 조정하면 편향을 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 지속적인 탐지 및 최적화 주기를 통해 발견된 편향의 해결을 장려합니다.
결론
일단 훈련되면 머신 러닝 모델이 자율적으로 작동할 것이라고 믿기 쉽습니다. 실제로 모델의 운영 환경은 항상 변화하고 있으며 관리자는 정기적으로 새로운 데이터 세트를 사용하여 모델을 재교육해야 합니다.
머신 러닝은 현재 실제 경제적 이점이 있는 가장 매력적인 기술 기능 중 하나입니다. 머신 러닝은 빅 데이터 기술 및 퍼블릭 클라우드를 통해 사용할 수 있는 엄청난 계산 능력과 결합될 때 개인이 기술 및 아마도 전체 산업과 상호 작용하는 방식을 변화시킬 잠재력이 있습니다.
그러나 머신 러닝 기술이 유망한 만큼 의도하지 않은 편향을 피하기 위해 신중하게 계획해야 합니다. 기계가 내리는 판단의 효율성은 기계 학습 모델 개발자가 고려해야 하는 편향에 의해 심각한 영향을 받을 수 있습니다.
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