Какие методы существуют для борьбы с предвзятыми данными в алгоритмах?

Некоторые методы, которые используются для борьбы с предвзятыми данными в алгоритмах:

• Метрики справедливости. www.ultralytics.com Показатели справедливости включают в процесс обучения и проверки моделей наряду с традиционными показателями производительности, такими как точность. www.ultralytics.com
• Аудит алгоритмов. www.ultralytics.com Регулярная проверка алгоритмов на предмет необъективных результатов для различных подгрупп. www.ultralytics.com Для этого используются, например, инструменты AI Fairness 360 от IBM, What-If Tool от Google и Fairlearn от Microsoft. radiotochki.net
• Расширение данных. www.geeksforgeeks.org Обучающие данные обогащают синтетическими примерами или выборками из недопредставленных групп для улучшения репрезентативности. www.geeksforgeeks.org
• Методы снижения значимости. www.geeksforgeeks.org Эти методы направлены на преобразование данных или модели для уменьшения смещения. www.geeksforgeeks.org Например, методы изменения веса могут скорректировать влияние отдельных точек данных для учёта дисбалансов. www.geeksforgeeks.org
• Архитектуры моделей, учитывающие справедливость. www.geeksforgeeks.org Такие модели специально разработаны для содействия справедливости. www.geeksforgeeks.org Например, состязательное обучение может включать в себя создание состязательной модели, которая пытается выявить и использовать недостатки модели, заставляя основную модель усваивать более справедливые представления. www.geeksforgeeks.org
• Объяснимый ИИ (XAI). www.ultralytics.com www.geeksforgeeks.org Разработка интерпретируемых моделей позволяет глубже понять, как функции и решения влияют на конечный результат. www.geeksforgeeks.org Это может помочь выявить потенциальную предвзятость, возникающую из-за внутренней работы модели. www.geeksforgeeks.org
• Разнородные команды и тестирование. www.ultralytics.com К процессу разработки привлекают команды с различным опытом работы и перспективами, а также проводят тщательное тестирование с репрезентативными группами пользователей. www.ultralytics.com www.geeksforgeeks.org
• Непрерывный мониторинг моделей. www.ultralytics.com Отслеживают развёрнутые модели на предмет снижения производительности или появления погрешностей с течением времени. www.ultralytics.com

Не существует единого решения, которое работало бы для всех сценариев. www.geeksforgeeks.org Подходящий метод зависит от конкретного типа предвзятости, характеристик данных и желаемых критериев справедливости. www.geeksforgeeks.org