Uma pesquisa sobre preconceito e imparcialidade no aprendizado de máquina? (2023)

O que é viés e imparcialidade no aprendizado de máquina?

O que significa um modelo de IA ser “tendencioso”? Enquantojustiça é um conceito socialmente definido, viés algorítmico é matematicamente definido. Uma família de métricas de viés e imparcialidade na modelagem descreve as maneiras pelas quais um modelo pode funcionar de maneira diferente para grupos distintos em seus dados.

Como o viés é medido no aprendizado de máquina?

A quantidade de viés em um modelo ou algoritmo pode ser medidaobservando o impacto díspar dos resultados do modelo em diferentes subconjuntos populacionais. O mesmo processo para medir o impacto díspar é freqüentemente usado em estudos de saúde pública.

Quais são os 3 tipos de viés de aprendizado de máquina?

O viés é uma boa indicação de aprendizado de máquina?

Viés e variação são dois componentes principais que você deve considerar ao desenvolver qualquer modelo de aprendizado de máquina bom e preciso.O viés cria erros consistentes no modelo de ML, que representa um modelo de ML mais simples que não é adequado para um requisito específico.

A IA pode melhorar a justiça e remover o viés?

A IA pode ajudar a empresa a analisar suas postagens de emprego anteriores para linguagem tendenciosa de gênero, o que pode ter desencorajado alguns candidatos. Postagens futuras podem ser mais neutras em termos de gênero, aumentando o número de candidatas que passam nas triagens iniciais.A IA também pode ajudar as pessoas a tomar decisões menos tendenciosas.

Qual é um exemplo de viés no aprendizado de máquina?

Por exemplo,um sistema de reconhecimento facial pode começar a ser racialmente discriminatório, ou um sistema de avaliação de solicitação de crédito pode se tornar tendencioso por gênero. Pode haver implicações graves para esses aplicativos tendenciosos. Um viés também pode tornar um aplicativo inútil se usado em um contexto diferente.

Como você detecta viés em modelos de ML?

Para verificar se seu modelo de aprendizado de máquina é tendencioso ou não, você precisaráfaça muitas perguntas e teste diferentes cenários dentro de seus dados. Por exemplo, você precisará testar se o desempenho do modelo muda se um ponto de dados for alterado ou talvez uma amostra diferente de dados seja usada para treinar ou testar o modelo.

Como você verifica se há algum viés em seu conjunto de dados?

Primeiro, você precisarádeterminar se há algum outlier nos dados, isso teria um impacto não natural no próprio modelo. O tratamento de variáveis ​​ausentes também pode ser um indicador-chave na introdução de viés.

Como controlar o viés no aprendizado de máquina?

Amostragem aleatória na seleção de dadospode ser uma boa opção se você precisar atenuar esses vieses de ML. A amostragem aleatória simples é um dos métodos mais bem-sucedidos que os pesquisadores usam para minimizar o viés de amostragem. Ele garante que todos na população tenham a mesma chance de serem selecionados para o conjunto de dados de treinamento.

O que causa um viés alto no aprendizado de máquina?

O viés alto de um modelo de aprendizado de máquina é uma condição em que a saída do modelo de aprendizado de máquina está bem distante da saída real. Isso é devido aoa simplicidade do modelo.

O que é justiça e viés na IA?

De muitas maneiras, preconceito e justiça na IA sãoDois lados da mesma moeda. Embora não haja uma definição universalmente aceita para justiça, podemos definir amplamente justiça como a ausência de preconceito ou preferência por um indivíduo ou grupo com base em suas características.

Qual é um exemplo de viés em conjuntos de dados?

Conjuntos de dados tendenciosos não representam com precisão o caso de uso do modelo de ML, o que leva a resultados distorcidos, preconceito sistemático e baixa precisão. Muitas vezes, o resultado errado discrimina um grupo ou grupos de pessoas específicos. Por exemplo,viés de dados reflete preconceito contra idade, raça, cultura ou orientação sexual.

Por que o viés é um problema no aprendizado de máquina?

O viés é e deve ser considerado um grande problema no aprendizado de máquina, poisprejudica as decisões ou previsões que as máquinas fazem. Com isso, corremos o risco de confiar nos resultados imprecisos do modelo, o que pode prejudicar seriamente os negócios ou até mesmo a vida de alguém.

Qual é o problema com o viés no aprendizado de máquina?

O viés da IA ​​ocorre porque os seres humanos escolhem os dados que os algoritmos usam e também decidem como os resultados desses algoritmos serão aplicados.Sem testes extensivos e equipes diversificadas, é fácil para vieses inconscientes entrarem nos modelos de aprendizado de máquina.

Por que o viés é ruim no aprendizado de máquina?

Dependendo de como os sistemas de aprendizado de máquina são usados, tais vieses podem resultar emexperiências ruins de atendimento ao cliente, vendas e receita reduzidas, ações injustas ou possivelmente ilegais e condições potencialmente perigosas.

Qual é uma maneira de evitar o viés algorítmico?

Avalie as entradas e saídas de cada algoritmo e se elas são suscetíveis ou demonstram viés. Preste muita atenção se os proxies usados ​​por um algoritmo podem introduzir viés.Articular o alvo ideal do algoritmo vs. seu alvo real.

Como esse viés pode ser minimizado?

O simples fato de estar ciente do viés inconsciente pode começar imediatamente a reduzir nossa dependência de generalizações ou estereótipos. Estabeleça critérios claros antes de tomar decisões (contratação, promoção, etc.) para que o viés seja eliminado do processo de tomada de decisão. Responsabilize os tomadores de decisão, incluindo você mesmo.

Qual é um exemplo de viés em aprendizado de máquina ou inteligência artificial?

Por exemplo,um algoritmo de reconhecimento facial pode ser treinado para reconhecer uma pessoa branca mais facilmente do que uma pessoa negraporque esse tipo de dado tem sido usado em treinamento com mais frequência. Isso pode afetar negativamente as pessoas de grupos minoritários, pois a discriminação impede a igualdade de oportunidades e perpetua a opressão.

Quais são os 5 exemplos de viés?

Qual algoritmo de ML tem alto viés?

Exemplos de algoritmos de aprendizado de máquina de alta tendência incluem:Regressão Linear, Análise Discriminante Linear e Regressão Logística.

Como você avalia a precisão de um modelo de ML?

Para fazer isso, vocêuse o modelo para prever a resposta no conjunto de dados de avaliação (dados retidos) e, em seguida, compare o alvo previsto com a resposta real (verdade básica). Várias métricas são usadas em ML para medir a precisão preditiva de um modelo. A escolha da métrica de precisão depende da tarefa de ML.

Quais algoritmos de ML têm viés baixo?

Alguns exemplos de algoritmos de aprendizado de máquina com viés baixo sãoÁrvores de decisão, k-vizinhos mais próximos e máquinas de vetores de suporte. Ao mesmo tempo, um algoritmo com alto viés é Regressão Linear, Análise Discriminante Linear e Regressão Logística.

Como você analisa o preconceito?

Como você remove o viés da análise de dados?

Como saber se um teste é tendencioso?

Um teste pode ser identificado como tendenciosoquando as pontuações de um grupo são previsivelmente diferentes em comparação com outro grupo de examinandos. Isso pode ser evitado pela compreensão do viés de teste, que inclui viés cultural, viés de conteúdo, viés de método e viés de item.

Quais são os quatro tipos de viés no aprendizado de máquina?

Definindo o viés de dados e a lista de tipos comuns de viés de dados em ML: viés de seleção, overfitting/underfitting, outliers, viés de medição, viés de recordação, viés do observador, viés de exclusão, viés racial e viés de associação.

Como você corrige o viés e a variação no aprendizado de máquina?

A maneira correta de lidar com a alta variância serátreine os dados usando vários modelos. Os métodos de aprendizado de conjunto também ajudam a alavancar alunos fracos e fortes no modelo para melhorar a previsão do modelo. A maioria das soluções mais adequadas em Machine Learning faz uso do Ensemble Learning.

Como você remove o viés e a variação no aprendizado de máquina?

Como você sabe se um modelo tem um viés alto?

Um modelo de alta tendêncianormalmente inclui mais suposições sobre a função de destino ou resultado final. Um modelo de viés baixo incorpora menos suposições sobre a função de destino. Um algoritmo linear geralmente tem um viés alto, o que os faz aprender rápido.

Quais são os 2 tipos principais de viés de IA?

Existem dois tipos de viés na IA. Um éviés de IA algorítmica ou “viés de dados”, onde os algoritmos são treinados usando dados tendenciosos. O outro tipo de viés na IA é o viés da IA ​​social. É aí que nossas suposições e normas como sociedade nos levam a ter pontos cegos ou certas expectativas em nosso pensamento.

Que porcentagem da IA ​​é tendenciosa?

Pesquisadores da USC encontram viés em até38,6%de 'fatos' usados ​​pela IA.

Qual é um exemplo real de viés de IA?

Indiscutivelmente, o exemplo mais notável de viés de IA é oAlgoritmo COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) usado nos sistemas judiciais dos EUA para prever a probabilidade de um réu se tornar reincidente.

Quais são as causas comuns de vieses nos dados de treinamento?

Por que o viés nos dados é um problema?

Viés estatístico é um termo usado para descrever estatísticas que não fornecem uma representação precisa da população. Alguns dados são falhos porquea amostra de pessoas pesquisadas não representa com precisão a população.

O que é viés e por que é um problema?

Viésdistorce a verdade. Está envolvido com a nossa humanidade, um bug no sistema que nem sempre reconhecemos. O viés pode ser tão direto quanto uma preferência inconsciente e pode ser simples ou sinistro. Mas, independentemente de como se manifestem, os preconceitos que abrigamos interferem em nossa capacidade de entender o ambiente real ao nosso redor.

O que é preconceito e justiça?

Viés é uma preferência ou preconceito contra um determinado grupo, indivíduo ou característicae vem em muitas formas. A explicabilidade é a capacidade de explicar como ou por que um modelo faz previsões. A justiça é a prática subjetiva de usar IA sem favoritismo ou discriminação, particularmente no que diz respeito aos seres humanos.

O que é viés de aprendizado no aprendizado de máquina?

O viés de aprendizado de máquina, às vezes também chamado de viés de algoritmo ou viés de IA, éum fenômeno que ocorre quando um algoritmo produz resultados que são sistematicamente prejudicados devido a suposições errôneas no processo de aprendizado de máquina.

O que é o viés da justiça?

De muitas maneiras, preconceito e justiça na IA são dois lados da mesma moeda. Embora não haja uma definição universalmente aceita para justiça, podemos definir amplamente justiça comoa ausência de preconceito ou preferência por um indivíduo ou grupo com base em suas características.

O que é viés de dados no aprendizado de máquina?

O que são vieses no aprendizado de máquina e na inteligência artificial? O viés nos dados éum erro que ocorre quando certos elementos de um conjunto de dados são sobrecarregados ou super-representados. Conjuntos de dados tendenciosos não representam com precisão o caso de uso do modelo de ML, o que leva a resultados distorcidos, preconceito sistemático e baixa precisão.

Qual é a diferença entre viés de teste e imparcialidade?

O viés é um componente da justiça— se um teste for estatisticamente tendencioso, não é possível que o processo de teste seja justo. No entanto, um processo de teste ainda pode ser injusto, mesmo que não haja viés estatístico presente.

Quais são as 7 formas de viés?

O que é um exemplo de viés de viés?

Vieses são crenças que não são fundamentadas por fatos conhecidos sobre alguém ou sobre um determinado grupo de indivíduos. Por exemplo, um viés comum é queas mulheres são fracas(apesar de muitos serem muito fortes). Outra é que os negros são desonestos (quando a maioria não é).

Como você supera o viés no aprendizado de máquina?

Existem várias etapas que podem ser tomadas para mitigar o viés nos modelos de aprendizado de máquina, comousando um conjunto de dados de treinamento diversificado e representativo, removendo variáveis ​​sensíveis, usando técnicas de mitigação de viés, avaliando regularmente o modelo e usando supervisão humana.

Qual é o impacto do viés no aprendizado de máquina?

O viés de dados em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) é um erro que ocorre quando pontos de dados específicos em um conjunto de dados estão sobre ou sub-representados.Como os dados de entrada são distorcidos, você obtém erros na saída. Os modelos de aprendizado de máquina treinados em dados tendenciosos representam de forma imprecisa os casos de uso desejados.

O que é justiça no aprendizado de máquina?

Justiça no aprendizado de máquina refere-se aas várias tentativas de correção de viés algorítmico em processos de decisão automatizados baseados em modelos de aprendizado de máquina. Decisões tomadas por computadores após um processo de aprendizado de máquina podem ser consideradas injustas se forem baseadas em variáveis ​​consideradas sensíveis.

Por que a imparcialidade é importante no aprendizado de máquina?

Há uma necessidade crescente de garantir que essa ciência de dados, incluindo as ferramentas e sistemas que usamos, seja ética e justa.Quando o aprendizado de máquina não é justo, o resultado pode ser prejudicial para os usuários e para a comunidade.

Quais são os três tipos de justiça?

Parte 1: As três formas de justiça

Podemos entender melhor como a justiça é percebida subdividindo-a em três categorias:justiça processual, interacional e distributiva.