缓解机器学习3d字迷图迷集中的偏见

机器学习
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人为偏见是几乎所有决策模型的重大挑战。在过去的十年中,3d字迷图迷科学家坚定地认为AI是解决人为偏见引起的问题的最佳解决方案。不幸的是,随着机器学习平台的普及,这种前景变得异常乐观。

任何人工智能解决方案的可行性都取决于其输入的质量。3d字迷图迷科学家发现,机器学习解决方案受其自身的偏见影响,这可能会损害其3d字迷图迷和输出的完整性。

这些偏差如何影响AI模型?3d字迷图迷科学家可以采取哪些措施来防止它们?

机器学习偏向的成本

机器学习偏见可能由于多种原因而未被发现。对这些问题的关注不足包括:

  • 许多人认为机器学习算法是万无一失的。人们不会期望它们具有先天的偏见和情感消耗人类,因此,即使是经验丰富的3d字迷图迷科学家也常常认为,在出现明显问题之前,他们不需要任何监督。
  • 许多依赖机器学习算法的应用程序都是自动运行的。由于人类用户并未监控流程的每个阶段,因此这些偏见的含义可能更微妙。
  • 开发机器学习算法的程序员可能会偶然或有意引入自己的偏见.
  • 机器学习算法的完整性仅限于缺乏对它们可用的3d字迷图迷集的偏见。如果算法依赖于代表焦点人群的用户的机器学习3d字迷图迷集,那么它们将有很大的偏见。

最后一点是最重要的一点。它是造成某些最强烈偏见的原因。如果您采取正确的步骤并知道要查找的内容,这也是解决最简单的因素之一。以下是一些由于机器学习3d字迷图迷集的偏见而产生的现实挑战的示例。

选举分散注意力的不幸

加里曼德林(Gerrymandering)是美国全国大选的主要关注点。当政客划定地区界限以确保地区划分以支持本党候选人时,就会发生这种情况。

许多政治专家要求改为使用计算机生成的工具来绘制选区。他们认为,人工智能区划方法不会面临相同的偏见。

不幸的是,对这些应用程序的初步评估显示出与人类相同或相同的偏见。政治学家正在努力了解这些算法的可行性。但是,似乎可能将相同的偏见引入其中。

定位不明确的网络研讨会营销活动

越来越多的品牌正在使用网络研讨会与受众互动。不幸的是,人工智能扩展工具的问题可能会限制其有效性。机器学习偏见如何影响网络研讨会的性能?

问题之一是机器学习在帮助营销人员通过社交媒体和每次点击付费自动化其入站营销活动中发挥着重要作用。他们依靠在这些平台上吸引人们来扩大他们的网络研讨会足迹。但是,驱动市场营销自动化软件的机器学习工具可能会对用户的人口统计3d字迷图迷做出错误的假设,从而将错误的人员驱使到目标网页。

种族歧视的面部识别算法

面部识别软件是一个新领域,可能对社交媒体,执法,人力资源和许多其他应用产生巨大影响。不幸的是,提供给面部识别软件应用程序的3d字迷图迷集中的偏差会导致非常错误的结果。

当开发出第一个面部识别软件程序时,它们经常使非裔美国人的面孔与大猩猩相匹配。根据一些专家的说法,如果非裔美国人的程序员更多地参与开发并且要求更多的非裔美国人用户向该项目提供3d字迷图迷,这将不会发生。

“That’举一个例子,如果您的训练中没有非洲裔美国人的面孔,会发生什么情况,”Intuit的Mint首席3d字迷图迷官Anu Tewary说。“如果您没有在产品上工作的非洲裔美国人,如果您没有在测试产品的非洲裔美国人,那么当您的技术遇到非洲裔美国人的面孔时,’不会知道如何表现。”

领英上的性别招聘偏见

机器学习3d字迷图迷集的问题也可能导致人力资源专业中的性别偏见问题。几年前,这是LinkedIn应用程序的问题。该算法旨在根据LinkedIn用户的预期收入和其他人口统计标准提供工作建议。

但是,该申请经常未能向合格的女性候选人提供那些建议。这可能部分是由于开发商方面的性别偏见。但是,LinkedIn也可能没有鼓励足够的女性用户来试用该应用程序。这将高度偏差的3d字迷图迷注入到算法中,从而影响了程序的机器学习功能。

异构3d字迷图迷集是解决ML偏差的关键

机器学习是一个不断发展的领域,为无数行业提供了巨大的希望。但是,它并非没有自己的局限性。机器学习可能会遭受比人类极端或严重的偏见。

减轻风险的最佳方法是从各种随机来源收集3d字迷图迷。拥有异构3d字迷图迷集将限制偏差的产生并导致更高质量的机器学习解决方案。

瑞安(Ryan Kh)
瑞安(Ryan Kh)是一位经验丰富的博客作者,数字内容&社会营销。创办人 商业催化剂 并为搜索巨头如Yahoo Finance,MSN做出了贡献。他热衷于涵盖大3d字迷图迷,商业智能,初创公司等主题&创业精神。电子邮件:ryankh14@icloud.com