Пры ачыстцы даных, як можна пераканацца, што даныя не з'яўляюцца прадузятымі?
Забеспячэнне таго, каб працэсы ачысткі даных былі свабоднымі ад прадузятасці, з'яўляецца найважнейшай праблемай у галіне машыннага навучання, асабліва пры выкарыстанні такіх платформаў, як Google Cloud Machine Learning. Зрушэнне падчас ачысткі даных можа прывесці да скажэння мадэляў, што, у сваю чаргу, можа прывесці да недакладных або несправядлівых прагнозаў. Рашэнне гэтай праблемы патрабуе шматграннага падыходу, які ахоплівае некалькі стратэгій і лепшых практык.
Перш за ўсё, важна разумець крыніцы патэнцыйнай прадузятасці. Зрушэнне можа адбывацца з розных этапаў збору і папярэдняй апрацоўкі даных, у тым ліку зрушэнне выбаркі, зрушэнне вымярэнняў і зрушэнне пацверджання. Зрушэнне выбаркі ўзнікае, калі сабраныя даныя не з'яўляюцца рэпрэзентатыўнымі для сукупнасці, якую плануецца прааналізаваць. Зрушэнне вымярэнняў узнікае з-за памылак у атрыманні даных, а зрушэнне пацверджання адбываецца, калі чаканні ачышчальніка даных уплываюць на працэс ачысткі даных.
Каб змякчыць гэтыя прадузятасці, трэба пачаць з дакладнага вызначэння мэты мадэлі машыннага навучання і крытэрыяў чыстых даных. Гэта ўключае ў сябе ўстаноўку відавочных, аб'ектыўных правілаў для ўключэння і выключэння даных. Напрыклад, калі мэта складаецца ў тым, каб прагназаваць адток кліентаў, ачышчальнік дадзеных павінен пераканацца, што набор даных уключае збалансаванае прадстаўленне кліентаў з розных дэмаграфічных груп, рэгіёнаў і мадэляў выкарыстання.
Адной з эфектыўных стратэгій памяншэння прадузятасці з'яўляецца выкарыстанне інструментаў аўтаматызаванай ачысткі даных, якія прымяняюць паслядоўныя правілы ва ўсім наборы даных. Google Cloud прапануе такія інструменты, як Dataflow і Dataprep, якія могуць аўтаматызаваць многія аспекты ачысткі даных, зніжаючы рызыку прадузятасці, выкліканай чалавекам. Гэтыя інструменты могуць выконваць такія задачы, як выдаленне дублікатаў, запаўненне адсутных значэнняў і нармалізацыя фарматаў даных. Абапіраючыся на аўтаматызаваныя працэсы, ачышчальнік даных можа гарантаваць аднолькавае прымяненне адных і тых жа стандартаў, зводзячы да мінімуму суб'ектыўныя рашэнні, якія могуць прывесці да прадузятасці.
Іншым важным крокам з'яўляецца правядзенне даследчага аналізу даных (EDA), каб вызначыць і зразумець структуру і размеркаванне даных. EDA прадугледжвае візуалізацыю даных праз гістаграмы, дыяграмы рассеяння і скрынкавыя дыяграмы для выяўлення анамалій, выкідаў і заканамернасцей, якія могуць паказваць на асноўныя зрушэнні. Напрыклад, калі набор даных, які выкарыстоўваецца для навучання мадэлі прагназавання дэфолтаў па крэдытах, паказвае непрапарцыйна вялікую колькасць дэфолтаў з пэўнай дэмаграфічнай групы, гэта можа сведчыць аб зрушэнні выбаркі.
Таксама жыццёва важна ўключыць веды дамена і пракансультавацца са спецыялістамі па прадметах падчас працэсу ачысткі даных. Гэтыя эксперты могуць даць зразумець патэнцыйныя крыніцы прадузятасці і прапанаваць спосабы іх ліквідацыі. Напрыклад, у наборы медыцынскіх даных медыцынскі спецыяліст можа адзначыць, што пэўныя дыягнастычныя коды больш распаўсюджаны ў пэўных групах насельніцтва, што можа сказіць мадэль, калі іх не ўлічыць належным чынам.
Забеспячэнне празрыстасці і падсправаздачнасці ў працэсе ачысткі даных - яшчэ адзін ключавы аспект. Дакументаванне кожнага этапу працэсу ачысткі даных, уключаючы абгрунтаванне рашэнняў і любых змяненняў, унесеных у даныя, можа дапамагчы ў выяўленні і змякчэнні прадузятасці. Гэтая дакументацыя павінна быць разгледжана рознымі зацікаўленымі бакамі, у тым ліку спецыялістамі па апрацоўцы дадзеных, экспертамі ў вобласці і этыкамі, каб пераканацца, што працэс з'яўляецца справядлівым і непрадузятым.
Метады перакрыжаванай праверкі таксама могуць дапамагчы ў выяўленні і зніжэнні прадузятасці. Падзяляючы даныя на некалькі падмностваў і навучаючы мадэль розным камбінацыям гэтых падмностваў, можна ацаніць прадукцыйнасць мадэлі ў розных сегментах даных. Калі мадэль працуе значна горш на пэўных падмноствах, гэта можа азначаць, што працэс ачысткі даных унёс прадузятасць.
Іншы падыход заключаецца ў выкарыстанні метадаў машыннага навучання з улікам справядлівасці, якія відавочна ўлічваюць патэнцыйныя прадузятасці. Гэтыя метады ўключаюць паўторнае ўзважванне, калі ўзорам прысвойваюцца розныя вагі для забеспячэння збалансаванага прадстаўлення, і спаборніцкае зняцце зрушэнняў, калі другасная мадэль навучаецца выяўляць і змякчаць зрухі ў першаснай мадэлі.
Рэгулярныя аўдыты і механізмы выяўлення прадузятасці павінны быць рэалізаваны ў рамках пастаяннага працэсу ачысткі даных і навучання мадэлям. Гэтыя аўдыты могуць уключаць у сябе статыстычныя тэсты для выяўлення зрушэнняў у вычышчаных дадзеных і выніковых вынікаў мадэлі. Напрыклад, тэст хі-квадрат можа быць выкарыстаны для параўнання размеркавання катэгарыяльных зменных да і пасля ачысткі даных, каб пераканацца, што працэс не закрануў непрапарцыйна ні адну групу.
Нарэшце, важна выхоўваць культуру этычнай свядомасці і бесперапыннага навучання ў камандзе. Гэта прадугледжвае навучанне членаў каманды важнасці змякчэння прадузятасці і заахвочванне іх быць у курсе апошніх даследаванняў і перадавых практык у гэтай галіне. Этычныя рэкамендацыі і стандарты, такія як тыя, якія прадстаўляюцца такімі арганізацыямі, як IEEE і ACM, могуць служыць каштоўнымі рэсурсамі ў гэтым плане.
Забеспячэнне бесперашкоднага працэсу ачысткі даных у машынным навучанні прадугледжвае камбінацыю аўтаматызаваных інструментаў, даследчага аналізу даных, вопыту даменаў, празрыстасці, перакрыжаванай праверкі, метадаў з улікам справядлівасці, рэгулярных аўдытаў і культуры этычнай дасведчанасці. Прымаючы гэтыя стратэгіі, можна звесці да мінімуму рызыку зрушэння і распрацаваць больш дакладныя і справядлівыя мадэлі машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Калі ў матэрыялах для чытання гаворыцца пра «выбар правільнага алгарытму», ці азначае гэта, што практычна ўсе магчымыя алгарытмы ўжо існуюць? Як мы ведаем, што алгарытм з'яўляецца "правільным" для канкрэтнай праблемы?
- Якія гіперпараметры выкарыстоўваюцца ў машынным навучанні?
- Whawt - гэта мова праграмавання для машыннага навучання, гэта проста Python
- Як машыннае навучанне ўжываецца ў свеце навукі?
- Як вы вырашыце, які алгарытм машыннага навучання выкарыстоўваць і як яго знайсці?
- Якія адрозненні паміж Federated Learning, Edge Computing і On-Device Machine Learning?
- Як падрыхтаваць і ачысціць дадзеныя перад трэніроўкай?
- Якія канкрэтныя першапачатковыя задачы і дзеянні ў праекце машыннага навучання?
- Якія правілы прымянення пэўнай стратэгіі і мадэлі машыннага навучання?
- Якія параметры паказваюць, што прыйшоў час перайсці ад лінейнай мадэлі да глыбокага навучання?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning