Daha fazla endüstri, işlemleri otomatikleştirmek ve seçimler yapmak için algoritmaların gücünü kullandıkça, makine öğrenimi, çağdaş dünyanın işleyişinin önemli bir bileşeni haline geliyor.
Makine öğrenimindeki önyargı konusu, makine öğrenimi modelleri çeşitli kuruluşların karar verme süreçlerine entegre edildiğinde dikkate alınması çok önemlidir.
Algoritmalar tarafından oluşturulan seçimlerin tarafsız ve önyargısız olmasını garanti etmek, makine öğrenimi modellerini kullanan herhangi bir kuruluşun hedefi olmalıdır. Model çıktılarına güvenilebildiğinden ve adil olarak görülebildiğinden emin olmak için, bunları tanımak ve ele almak çok önemlidir. makine öğrenme önyargı.
Modelin açıklanabilirliği veya bir kişinin bir makine öğrenimi modelinin bir sonuca nasıl ulaştığını kavramasının ne kadar kolay olduğu sorularıyla ilgilidir. Makine öğrenimi modellerinin haritalandırdığı ve öğrendiği eğilimler ve modeller, doğrudan insani gelişmeden ziyade verilerin kendisinden gelir.
Makine öğreniminde yanlılık, kontrol edilmediği ve kontrol edilmediği takdirde çeşitli nedenlerle ortaya çıkabilir. Bir model dağıtıldığında, eğitim veri örneğinde tam olarak yansıtılmayan durumlarla sık sık karşılaşır.
Model, bu temsili olmayan eğitim veri seti için fazla uygun olabilirdi. Eğitim verilerinin mükemmel kalitesine rağmen, model daha geniş kültürel etkilerden kaynaklanan tarihsel önyargılardan hala etkilenebilir.
Bir kez uygulandıktan sonra, önyargılı bir model belirli grupları tercih edebilir veya belirli veri alt kümeleriyle doğruluğunu kaybedebilir. Bu, gerçek dünya üzerinde olumsuz etkileri olabilecek belirli bir grup bireyi haksız yere cezalandıran yargılarla sonuçlanabilir.
Bu makalede, makine öğrenimi yanlılığının ne olduğu, nasıl tespit edileceği, oluşturduğu tehlikeler ve çok daha fazlası ele alınmaktadır.
Peki, Makine Öğrenimi Önyargısı Nedir?
Makine öğrenimi sürecinde yapılan yanlış varsayımların bir sonucu olarak sistematik olarak önyargılı çıktılar üreten bir algoritma, makine öğrenimi önyargısı olarak bilinir, ayrıca algoritma önyargısı veya AI önyargısı olarak da bilinir.
Makine öğrenimi yanlılığı, bir modelin belirli bir veri kümesini veya bir veri alt kümesini tercih etme eğilimidir; genellikle temsili olmayan eğitim veri kümeleri tarafından ortaya çıkar. Belirli bir veri koleksiyonuyla, önyargılı bir model düşük performans gösterecek ve bu da doğruluğuna zarar verecektir.
Gerçek dünya ortamında bu, önyargılı eğitim verilerinin bir modelin çıktısının belirli bir ırk, demografik veya cinsiyet lehine sonuçlanmasıyla sonuçlandığı anlamına gelebilir.
Sonuç olarak, makine öğreniminin çıktıları adaletsiz veya ayrımcı olabilir. temsili olmayan eğitim veri kümeleri önyargıya katkıda bulunabilir makine öğreniminde.
Eğitim verileri eksikse veya belirli bir veri gruplamasını fazlasıyla temsil ediyorsa, elde edilen model diğer, yeterince temsil edilmeyen kategorilere karşı önyargılı olabilir. Bu, eğitim verisi örneği gerçek dünyadaki dağıtım ortamıyla tam olarak eşleşmediğinde gerçekleşebilir.
Sağlık sektöründe, hasta verilerini bilinen hastalıklara veya hastalıklara karşı kontrol etmek için kullanılabilen makine öğrenimi en iyi örnektir. Modeller, uygun şekilde kullanıldıklarında tıp pratisyenlerinin müdahalelerini hızlandırabilir.
Ancak, önyargı mümkündür. Daha yaşlı bir hastada olası hastalığı tahmin etmesi istendiğinde, onu oluşturmak için kullanılan eğitim verileri çoğunlukla daha küçük bir yaş aralığından hasta verilerinden oluşuyorsa, bir model iyi performans gösteremez.
Ek olarak, geçmiş istatistikler çarpık olabilir. Örneğin, tarihsel olarak, çalışanların çoğunluğu erkek olduğu için, iş adaylarını filtrelemek için eğitilmiş bir model, erkek adayları tercih edecektir.
Makine öğrenimi yanlılığı, her iki senaryoda da modelin doğruluğu üzerinde bir etkiye sahip olacaktır ve en kötü koşullarda, ayrımcı ve adaletsiz sonuçlara bile yol açabilir.
Önyargı olmadığından emin olmak için kararlar dikkatli bir şekilde gözden geçirilmelidir. makine öğrenimi modelleri giderek daha fazla manuel işlemi değiştirin. Sonuç olarak, herhangi bir kuruluştaki model yönetişim uygulamaları, makine öğrenimi yanlılığının izlenmesini içermelidir.
Birçok farklı endüstride birçok farklı iş türü, makine öğrenimi modelleri ile tamamlanmaktadır. Günümüzde modeller, giderek zorlaşan süreçleri otomatikleştirmek ve öneriler üretmek için kullanılmaktadır. Bu karar verme sürecinde önyargı, bir modelin öğrenilmiş bir önyargıya dayalı olarak belirli bir grubu diğerine tercih edebileceği anlamına gelir.
Gerçek sonuçları olan güvenli olmayan kararlar vermek için kullanıldığında, bunun ciddi sonuçları olabilir. Örneğin, kredi başvurularını otomatik olarak onaylamak için kullanıldığında, önyargılı bir model belirli bir popülasyona zarar verebilir. Herhangi bir eylemin incelenebildiği veya incelenebildiği düzenlenmiş işletmelerde, bu özellikle dikkate alınması gereken çok önemli bir faktördür.
Makine Öğrenimi Önyargı türleri
- Algoritma Sapması – Bu, algoritmada makine öğrenimi hesaplamalarını yönlendiren hesaplamaları yapan bir hata olduğunda meydana gelir.
- Örnek Önyargı – Veriler ne zaman kullanılır makine öğrenimini eğitin modelinde bir sorun varsa, bu oluşur. Bu tür yanlılık durumlarında, sistemi eğitmek için kullanılan verilerin miktarı veya kalitesi yetersizdir. Algoritma, örneğin eğitim verileri tamamen kadın öğretmenlerden oluşuyorsa, tüm öğretmenlerin kadın olduğuna inanacak şekilde eğitilecektir.
- Dışlama önyargısı – Bu, kullanılan veri kümesinde önemli bir veri noktası bulunmadığında meydana gelir; bu, modelleyiciler eksik veri noktasının önemini fark edemezse meydana gelebilir.
- önyargı önyargı – Bu durumda, sistemi eğitmek için kullanılan veriler önyargı, klişeler ve yanlış sosyal varsayımlar gibi gerçek dünyadaki önyargıları yansıttığından, makine öğreniminin kendisi taraflıdır. Örneğin, tıp uzmanlarına ilişkin veriler, yalnızca erkek doktorları ve kadın hemşireleri içeren bilgisayar sistemine dahil edilecek olsaydı, sağlık çalışanları hakkında gerçek dünyada bir toplumsal cinsiyet klişesi sürdürülürdü.
- Ölçüm Sapması – Adından da anlaşılacağı gibi, bu önyargı, verilerin kalitesi ve bunları toplamak veya değerlendirmek için kullanılan yöntemler ile ilgili temel sorunlardan kaynaklanmaktadır. Ağırlığı tam olarak değerlendirmek için eğitilen bir sistem, eğitim verilerinde yer alan ağırlıklar tutarlı bir şekilde yuvarlanırsa önyargılı olacaktır ve bir işyeri ortamını değerlendirmek için tasarlanmış bir sistemi eğitmek için memnun çalışanların görüntülerini kullanmak, resimlerdeki çalışanlar biliyorsa önyargılı olabilir. mutluluk için ölçülüyorlardı.
Makine öğreniminde yanlılığa hangi faktörler katkıda bulunur?
Makine öğrenimi yanlılığının birçok nedeni olmasına rağmen, genellikle eğitim verilerinin kendisindeki yanlılıktan kaynaklanır. Eğitim verilerindeki önyargıların altında yatan birkaç potansiyel neden vardır.
En belirgin örnek, tipik olmayan konuşlandırılmış bir sistemde görülen koşulların bir alt kümesi olan eğitim verileridir. Bu, bir kategorinin yetersiz temsil edildiği veya bir diğerinin orantısız miktarda olduğu eğitim verileri olabilir.
Bu, örnek yanlılığı olarak bilinir ve rastgele olmayan eğitim verilerinin toplanmasından kaynaklanabilir. Verileri toplamak, analiz etmek veya sınıflandırmak için kullanılan yöntemlerin yanı sıra verilerin tarihsel kökleri, verilerin kendisinde yanlılığa yol açabilir.
Bilgi, toplandığı daha büyük kültürde tarihsel olarak önyargılı bile olabilir.
Makine öğrenimi yanlılığı çoğunlukla şunlardan kaynaklanır:
- Algoritmaları eğitmek için tarihsel verilerde insan veya toplum tarafından neden olunan önyargılar kullanılır.
- Gerçek dünya koşullarını yansıtmayan eğitim verileri.
- Denetimli makine öğrenimi için verileri etiketlerken veya hazırlarken önyargı.
Örneğin, eğitim verilerinde çeşitlilik eksikliği, temsil yanlılığına neden olabilir. Makine öğrenimi modellerinin doğruluğu, daha geniş kültürdeki geçmiş önyargılardan sıklıkla etkilenir.
Bu bazen sosyal veya insani önyargı olarak adlandırılır. Toplumsal önyargıya yatkın olmayan geniş veri koleksiyonları bulmak zor olabilir. Makine öğrenimi yaşam döngüsünün veri işleme aşaması, insan yanlılığına eşit derecede duyarlıdır.
Bir veri bilimcisi veya başka bir uzman tarafından etiketlenen ve işlenen veriler, denetimli makine öğrenimi için gereklidir. Temizlenen verilerin çeşitliliğinden, veri noktalarının etiketlenme biçiminden veya özelliklerin seçiminden kaynaklansın, bu etiketleme sürecindeki yanlılık, makine öğreniminde yanlılığa yol açabilir.
Makine Öğrenimi Önyargı Riskleri
Modeller veriye dayalı karar verme araçları olduğu için tarafsız yargılar sağladıkları varsayılır. Makine öğrenimi modelleri sıklıkla sonuçları etkileyebilecek yanlılık içerir.
Giderek daha fazla endüstri, eski yazılım ve prosedürler yerine makine öğrenimi uyguluyor. Modeller kullanılarak daha karmaşık işler otomatikleştirildiğinde, önyargılı modellerin gerçek dünyada olumsuz etkileri olabilir.
Makine öğrenimi, kuruluşların ve bireylerin şeffaf ve adil olmasını beklediği diğer karar verme süreçlerinden farklı değildir. Makine öğrenimi otomatikleştirilmiş bir süreç olduğundan, onu kullanarak yapılan yargılar bazen daha yakından incelenir.
Makine öğrenimindeki yanlılığın bazı topluluklar üzerinde sıklıkla ayrımcı veya olumsuz etkileri olabileceğinden, kuruluşların tehlikeleri ele alma konusunda proaktif olmaları çok önemlidir. Düzenlenmiş bağlamlar için, özellikle, makine öğreniminde yanlılık olasılığı dikkate alınmalıdır.
Örneğin, bankacılıkta makine öğrenimi, ilk taramadan sonra ipotek başvuru sahiplerini otomatik olarak kabul etmek veya reddetmek için kullanılabilir. Belirli bir aday grubuna yönelik önyargılı bir model, hem aday hem de organizasyon üzerinde zararlı etkilere sahip olabilir.
Eylemlerin incelenebileceği bir dağıtım ortamında bulunan herhangi bir önyargı, büyük sorunlara yol açabilir. Model çalışmayabilir ve en kötü senaryolarda, kasıtlı olarak ayrımcılığa bile dönüşebilir.
Modelin dağıtımdan tamamen kaldırılmasına neden olabileceğinden, önyargı dikkatli bir şekilde değerlendirilmeli ve hazırlanmalıdır. Model kararlarında güven kazanmak, makine öğrenimi önyargısını anlamayı ve ele almayı gerektirir.
Kuruluş içindeki ve dış hizmet tüketicileri arasındaki güven düzeyi, model karar vermede algılanan önyargıdan etkilenebilir. Modellere güvenilmezse, özellikle yüksek riskli seçimlere rehberlik ederken, bir kuruluş içinde tam potansiyellerine alışmazlar.
Bir modelin açıklanabilirliğini değerlendirirken, yanlılığın hesaba katılması dikkate alınması gereken bir faktör olmalıdır. Model seçimlerinin geçerliliği ve doğruluğu, denetlenmeyen makine öğrenimi yanlılığından ciddi şekilde etkilenebilir.
Bazen belirli insanları veya grupları etkileyebilecek ayrımcı eylemlere neden olabilir. Çeşitli makine öğrenimi model türleri için çok sayıda uygulama mevcuttur ve bunların her biri bir dereceye kadar makine öğrenimi yanlılığına açıktır.
Makine öğrenimi yanlılığı şu şekilde gösterilmektedir:
- Eğitim verilerinde çeşitlilik olmaması nedeniyle, bazı ırk grupları için yüz tanıma algoritmaları daha az doğru olabilir.
- Program, insan veya tarihsel önyargı nedeniyle verilerdeki ırk ve cinsiyet yanlılığını tespit edebilir.
- Belirli bir lehçe veya aksanla, doğal dil işleme daha doğru olabilir ve eğitim verilerinde yeterince temsil edilmeyen bir aksanı işleyemeyebilir.
Makine Öğreniminde Önyargı Çözme
Önyargı bulunduğunda modelleri izleme ve yeniden eğitme, makine öğrenimi önyargısını ele almanın iki yoludur. Çoğu durumda, model sapması eğitim verilerindeki yanlılığın bir göstergesidir veya en azından önyargı, makine öğrenimi yaşam döngüsünün eğitim aşamasıyla ilgili olabilir.
Model yaşam döngüsünün her aşaması, sapma veya model kaymasını yakalamak için prosedürlere sahip olmalıdır. Dağıtımdan sonra makine öğrenimini izleme süreçleri de dahildir. Modeli ve veri kümelerini yanlılık açısından sık sık kontrol etmek önemlidir.
Bu, grupların orada nasıl dağıtıldığını ve temsil edildiğini görmek için bir eğitim veri setinin incelenmesini içerebilir. Tamamen temsili olmayan veri kümelerini değiştirmek ve/veya geliştirmek mümkündür.
Ek olarak, modelin performansı değerlendirilirken yanlılık dikkate alınmalıdır. Modelin performansının verilerin farklı alt kümeleri üzerinde test edilmesi, belirli bir grupla ilgili olarak önyargılı veya fazla uyumlu olup olmadığını gösterebilir.
Çapraz doğrulama teknikleri kullanılarak belirli veri alt kümelerinde makine öğrenimi modeli performansını değerlendirmek mümkündür. Prosedür, verilerin farklı eğitim ve test veri kümelerine bölünmesini içerir.
Makine öğrenimindeki önyargıyı şu şekilde ortadan kaldırabilirsiniz:
- Gerektiğinde, daha büyük, daha temsili eğitim setleri kullanarak modeli yeniden eğitin.
- Önyargılı sonuçları ve olağandışı yargıları proaktif bir şekilde gözetmek için bir prosedür oluşturmak.
- Yeniden ağırlıklandırma özellikleri ve hiperparametreleri gerektiği gibi ayarlamak, önyargıyı hesaba katmaya yardımcı olabilir.
- Sürekli bir algılama ve optimizasyon döngüsü aracılığıyla keşfedilen yanlılığın çözümlenmesini teşvik etmek.
Sonuç
Makine öğrenimi modelinin bir kez eğitildikten sonra otonom olarak çalışacağına inanmak cezbedici. Aslında, modelin operasyonel ortamı her zaman değişmektedir ve yöneticilerin düzenli olarak yeni veri setleri kullanarak modelleri yeniden eğitmeleri gerekmektedir.
Makine öğrenimi, şu anda gerçek dünyadaki ekonomik faydaları olan en büyüleyici teknolojik yeteneklerden biridir. Makine öğrenimi, büyük veri teknolojileri ve genel bulut aracılığıyla sağlanan muazzam bilgi işlem gücü ile birleştiğinde, bireylerin teknoloji ve belki de tüm sektörlerle etkileşimini dönüştürme potansiyeline sahiptir.
Bununla birlikte, makine öğrenimi teknolojisi ne kadar umut verici olsa da, kasıtsız önyargılardan kaçınmak için dikkatlice planlanmalıdır. Makineler tarafından yapılan kararların etkinliği, makine öğrenimi modeli geliştiricilerinin dikkate alması gereken bir şey olan önyargıdan ciddi şekilde etkilenebilir.
Yorum bırak