Miten tietoja puhdistettaessa voidaan varmistaa, että tiedot eivät ole puolueellisia?
Sen varmistaminen, että tietojen puhdistusprosessit ovat puolueettomia, on erittäin tärkeä asia koneoppimisen alalla, erityisesti käytettäessä alustoja, kuten Google Cloud Machine Learning. Tiedonpuhdistuksen aikana tapahtuva harha voi johtaa vääristyneisiin malleihin, mikä puolestaan voi tuottaa epätarkkoja tai epäreiluja ennusteita. Tämän ongelman ratkaiseminen edellyttää monitahoista lähestymistapaa, joka sisältää useita strategioita ja parhaita käytäntöjä.
Ensinnäkin on välttämätöntä ymmärtää mahdollisen harhan lähteet. Poikkeama voi johtua tiedonkeruun ja esikäsittelyn eri vaiheista, mukaan lukien näytteenoton harha, mittausharha ja vahvistusharha. Otantaharha tapahtuu, kun kerätyt tiedot eivät edusta analysoitavaa populaatiota. Mittausharha johtuu tiedonkeruun virheistä, ja vahvistusharha tapahtuu, kun tiedonpuhdistajan odotukset vaikuttavat tietojen puhdistusprosessiin.
Näiden harhojen lieventämiseksi kannattaa aloittaa määrittelemällä selkeästi koneoppimismallin tavoite ja puhtaan datan kriteerit. Tämä edellyttää nimenomaisten, objektiivisten sääntöjen asettamista tietojen sisällyttämiselle ja poissulkemiselle. Jos tavoitteena on esimerkiksi ennustaa asiakkaiden vaihtuvuutta, tiedonpuhdistajan tulee varmistaa, että tietojoukko sisältää tasapainoisen edustuksen asiakkaista eri väestöryhmistä, alueista ja käyttötavoista.
Yksi tehokas tapa vähentää harhaa on käyttää automaattisia tietojen puhdistustyökaluja, jotka soveltavat johdonmukaisia sääntöjä koko tietojoukossa. Google Cloud tarjoaa työkaluja, kuten Dataflow ja Dataprep, jotka voivat automatisoida monia tietojen puhdistamisen näkökohtia, mikä vähentää ihmisen aiheuttaman harhaanjohtamisen riskiä. Nämä työkalut voivat käsitellä tehtäviä, kuten kaksoiskappaleiden poistamista, puuttuvien arvojen täyttämistä ja tietomuotojen normalisointia. Luottamalla automatisoituihin prosesseihin tiedonpuhdistaja voi varmistaa, että samoja standardeja sovelletaan yhdenmukaisesti, minimoiden subjektiiviset päätökset, jotka voivat aiheuttaa harhaa.
Toinen tärkeä askel on suorittaa tutkimustietoanalyysi (EDA) tietojen rakenteen ja jakautumisen tunnistamiseksi ja ymmärtämiseksi. EDA sisältää tietojen visualisoinnin histogrammien, sirontakaavioiden ja laatikkokaavioiden avulla poikkeamien, poikkeamien ja kuvioiden havaitsemiseksi, jotka voivat viitata taustalla oleviin harhaan. Jos esimerkiksi lainan laiminlyöntejä ennustavan mallin kouluttamiseen käytetty tietojoukko osoittaa suhteettoman määrän maksuhäiriöitä tietystä väestöryhmästä, tämä voi viitata otannan harhaan.
Tietojen puhdistusprosessin aikana on myös elintärkeää sisällyttää tietoaluetieto ja kuulla aiheen asiantuntijoita. Nämä asiantuntijat voivat tarjota näkemyksiä mahdollisista harhalähteistä ja ehdottaa tapoja käsitellä niitä. Esimerkiksi terveydenhuollon tietojoukossa lääketieteen ammattilainen saattaa huomauttaa, että tietyt diagnostiset koodit ovat yleisempiä tietyissä populaatioissa, mikä saattaa vääristää mallia, jos niitä ei huomioida kunnolla.
Avoimuuden ja vastuullisuuden varmistaminen tietojen puhdistusprosessissa on toinen keskeinen näkökohta. Tietojen puhdistusprosessin jokaisen vaiheen dokumentointi, mukaan lukien päätösten perusteet ja dataan tehdyt muutokset, voi auttaa tunnistamaan ja lieventämään harhaa. Useiden sidosryhmien, mukaan lukien datatieteilijät, alan asiantuntijat ja eettiset asiantuntijat, tulee tarkistaa tämä dokumentaatio sen varmistamiseksi, että prosessi on oikeudenmukainen ja puolueeton.
Ristiinvalidointitekniikat voivat myös auttaa havaitsemaan ja vähentämään harhaa. Jakamalla tiedot useisiin osajoukkoon ja harjoittamalla mallia näiden osajoukkojen eri yhdistelmillä, voidaan arvioida mallin suorituskykyä eri tietosegmenteissä. Jos malli toimii huomattavasti huonommin tietyissä osajoukoissa, tämä voi viitata siihen, että tietojen puhdistusprosessi on aiheuttanut harhaa.
Toinen lähestymistapa on käyttää oikeudenmukaisuustietoisia koneoppimistekniikoita, jotka ottavat selkeästi huomioon mahdolliset harhaluulot. Näihin tekniikoihin kuuluu uudelleenpainotus, jossa näytteille määritetään eri painot tasapainoisen esityksen varmistamiseksi, ja kontradiktorinen debiasointi, jossa toissijainen malli opetetaan havaitsemaan ja lieventämään ensisijaisen mallin harhaa.
Säännölliset auditoinnit ja harhanilmaisumekanismit tulisi ottaa käyttöön osana jatkuvaa tietojen puhdistus- ja mallikoulutusprosessia. Näihin auditointeihin voi sisältyä tilastollisia testejä puhdistettujen tietojen ja tuloksena olevien mallitulosten harhojen havaitsemiseksi. Khin-neliötestillä voidaan esimerkiksi verrata kategoristen muuttujien jakautumista ennen tietojen puhdistamista ja sen jälkeen sen varmistamiseksi, että prosessi ei ole vaikuttanut suhteettomasti mihinkään ryhmään.
Lopuksi eettisen tietoisuuden ja jatkuvan oppimisen kulttuurin edistäminen tiimissä on tärkeää. Tämä tarkoittaa, että tiimin jäseniä koulutetaan harhan lieventämisen tärkeydestä ja heitä rohkaistaan pysymään ajan tasalla alan uusimmasta tutkimuksesta ja parhaista käytännöistä. Eettiset ohjeet ja standardit, kuten IEEE:n ja ACM:n kaltaiset organisaatiot, voivat toimia arvokkaina resursseina tässä suhteessa.
Virheettömän tietojen puhdistusprosessin varmistaminen koneoppimisessa sisältää yhdistelmän automatisoituja työkaluja, tutkivaa data-analyysiä, toimialueen asiantuntemusta, läpinäkyvyyttä, ristiinvalidointia, oikeudenmukaisuustietoisia tekniikoita, säännöllisiä auditointeja ja eettisen tietoisuuden kulttuuria. Näitä strategioita ottamalla käyttöön voidaan minimoida harhan riski ja kehittää tarkempia ja oikeudenmukaisempia koneoppimismalleja.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Miten päätät, mitä koneoppimisalgoritmia käytät ja miten löydät sen?
- Mitä eroa on Federated learning ja Edge Computing & On-Device Machine Learning välillä?
- Kuinka valmistella ja puhdistaa tiedot ennen harjoittelua?
- Tarkoitin toimintoja, kuten luokittelua, tunnistamista jne. Haluaisin luettelon kaikista mahdollisista toiminnoista ja selityksen siitä, mitä kullakin tarkoitetaan.
- Mitä toimintoja ML:llä voi tehdä ja miten niitä voidaan käyttää?
- Mitkä ovat nyrkkisäännöt tietyn strategian hyväksymiselle? Voitko ilmoittaa erityiset parametrit, jotka saavat minut ymmärtämään, kannattaako käyttää monimutkaisempaa mallia?
- Millä parametrilla ymmärrän, onko aika siirtyä lineaarisesta mallista syvään oppimiseen?
- Mikä Python-versio olisi paras TensorFlow'n asentamiseen, jotta vältetään ongelmat, kun TF-jakeluja ei ole saatavilla?
- Mikä on syvä neuroverkko?
- Kuinka kauan koneoppimisen perusteiden oppiminen yleensä kestää?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä