Comment exclure les biais des algorithmes de machine learning ?

Les algorithmes de machine learning ont prouvé leur utilité en aidant les gens à effectuer différentes tâches telles que la classification et le regroupement de données, la révélation de motifs, la détection d'anomalies, et bien d'autres. Cependant, ces algorithmes peuvent parfois produire des résultats biaisés qui peuvent être très injustes et offensants pour certains individus. Il existe même des audiences judiciaires à New York pour clarifier la législation sur les outils de recrutement automatisés et leurs conclusions potentiellement biaisées. Chez PixelPlex, nous construisons régulièrement des solutions alimentées par l'IA, c'est pourquoi une grande précision de sortie est cruciale pour nous. Après avoir effectué des recherches et testé plusieurs modèles d'IA sur divers projets, nous avons identifié des règles et des solutions essentielles qui nous aident à minimiser les biais dans les algorithmes de machine learning. Il existe trois règles clés que mon équipe et moi-même observons toujours lors de la création d'algorithmes de machine learning : • Assurez-vous de collecter les bonnes données. Vous devez comprendre clairement les données exactes et leurs caractéristiques nécessaires pour la formation correcte de votre module IA. La collecte de données doit être guidée par un expert du domaine d'application de l'algorithme. Il est également essentiel de tirer parti de l'analyse exploratoire des données pour comprendre la structure, les propriétés et les anomalies possibles de l'ensemble de données collecté avant de l'appliquer à l'algorithme. • Choisissez le bon modèle d'apprentissage. Il existe différents types d'approches d'apprentissage que vous pouvez choisir lors de la création d'un algorithme de machine learning, tels que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage semi-supervisé, l'apprentissage auto-supervisé, l'apprentissage par renforcement, le transfert d'apprentissage et l'apprentissage en ligne. Vous devez déterminer quelle approche ou combinaison est la plus adaptée à votre algorithme en fonction du type de problème qu'il résoudra, des données disponibles et du résultat souhaité. • Effectuez une évaluation des biais dans des conditions réelles. Même si un algorithme peut fonctionner correctement dans des conditions contrôlées du processus de développement, les applications du monde réel peuvent vous réserver des surprises. Vous devriez tester votre algorithme de machine learning avec des données factuelles régulièrement pour détecter et corriger les biais avant qu'ils n'affectent négativement les utilisateurs. Je crois que la prévention des biais ne doit jamais être négligée lors de la création d'algorithmes de machine learning. C'est pourquoi nous améliorons toujours notre procédure de détection des biais ainsi que l'utilisation de différentes techniques et outils spécialement conçus pour assurer une grande précision de sortie. Mes cinq principales solutions anti-biais comprennent : 1. AI Fairness 360. La boîte à outils open source permet de vérifier les biais dans les données, les modèles et les résultats. 2. IBM Watson OpenScale. La plateforme permet de surveiller et de gérer l'équité et les biais des modèles de machine learning en temps réel. 3. Google What-If Tool. L'outil permet de visualiser et d'analyser les résultats des modèles de machine learning. 4. Tensorflow Privacy. La bibliothèque permet de protéger la confidentialité des données tout en entraînant des modèles de machine learning. 5. Aequitas. La bibliothèque permet de détecter les biais dans les modèles de machine learning en se concentrant sur les disparités de traitement. En bref, exclure les biais des algorithmes de machine learning est crucial pour assurer des résultats précis et justes. En suivant les règles clés et en utilisant des solutions anti-biais, nous pouvons minimiser les biais dans les algorithmes de machine learning et améliorer l'exactitude des résultats.