Comment réduire les biais en ML ?
- Identifier les sources potentielles de biais . …
- Établissez des lignes directrices et des règles pour éliminer les préjugés et les procédures. …
- Identifier des données représentatives précises. …
- Documentez et partagez la manière dont les données sont sélectionnées et nettoyées. …
- Évaluez le modèle pour ses performances et sélectionnez le moins biaisé , en plus des performances. …
- Surveiller et réviser les modèles en fonctionnement.
Qu’est-ce que le biais en ML ?
Le biais est connu comme la différence entre la prédiction des valeurs par le modèle ML et la valeur correcte. Un biais élevé donne une grande erreur dans la formation ainsi que dans les données de test.
Comment résoudre les biais algorithmiques ?
Un examen approfondi des données et des processus utilisés pour générer des modèles utilisant les données peut aider à réduire les biais algorithmiques .
Pourquoi le biais algorithmique est-il une mauvaise chose ?
Les algorithmes ont été critiqués comme une méthode pour masquer les préjugés raciaux dans la prise de décision. En raison de la façon dont certaines races et certains groupes ethniques étaient traités dans le passé, les données peuvent souvent contenir des biais cachés . Par exemple, les Noirs sont susceptibles de recevoir des peines plus longues que les Blancs qui ont commis le même crime.
Comment réparez-vous les algorithmes ?
Voici quelques techniques que vous pourriez essayer :
- Résolvez -le manuellement. « Force brute » Essayez de résoudre le problème manuellement avec quelques données simples, puis voyez si vous pouvez dériver un algorithme à partir de ce processus. …
- Décomposez-le. « Diviser et conquérir » …
- Correspondance d’algorithme . « Recherche étendue d’abord »
Comment vérifier le biais des données ?
Le biais d’ échantillonnage peut être réduit ou éliminé en :
- Entraînez votre modèle de jour comme de nuit.
- Couvrant tous les cas auxquels vous vous attendez à ce que votre modèle soit exposé. Cela peut être fait en examinant le domaine de chaque fonctionnalité et en s’assurant que nous avons des données équilibrées et uniformément réparties couvrant tout cela.
Toutes les données sont-elles biaisées ?
Le fait est que presque tous les grands ensembles de données , générés par des systèmes alimentés par des modèles basés sur ML/AI, sont connus pour être biaisés . Cependant, la plupart des modélisateurs ML ne sont pas conscients de ces biais et même s’ils le sont, ils ne savent pas quoi faire à ce sujet. … La plupart (presque tous ) des grands ensembles de données générés par des systèmes alimentés par ML sont biaisés .
Les données peuvent-elles être biaisées ?
Les données peuvent être biaisées , mais les personnes qui analysent les données le peuvent aussi . Lorsque les données sont biaisées , cela signifie que l’échantillon n’est pas représentatif de l’ensemble de la population. … Lorsque les personnes qui analysent les données sont biaisées , cela signifie qu’elles veulent que les résultats de leur analyse aillent dans une certaine direction à l’avance.