
大家都知道,現(xiàn)如今,人工智能是一個(gè)十分火熱的概念,其實(shí)就目前而言,人工智能已經(jīng)不能夠用概念來(lái)形容了,需要用技術(shù)來(lái)形容,而人工智能的核心就是機(jī)器學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)的要素之一就是模型,那么存在偏差的機(jī)器學(xué)習(xí)模型會(huì)有什么影響呢?下面我們就給大家解答一下這個(gè)問(wèn)題。
當(dāng)我們使用質(zhì)量差的數(shù)據(jù)集就極有可能會(huì)導(dǎo)致誤導(dǎo)性的結(jié)論。這是因?yàn)閿?shù)據(jù)集不僅會(huì)引入不準(zhǔn)確性和缺失數(shù)據(jù),還會(huì)引入偏差。而人肯定是可能會(huì)有偏見(jiàn)的,所以由人們創(chuàng)造或啟發(fā)得出的模型也可能存在偏見(jiàn)。每種機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)不平衡的類(lèi)或分布都有不同的敏感性。如果沒(méi)有解決這些問(wèn)題,你最終可能會(huì)得到的結(jié)果會(huì)是具有性別偏見(jiàn)的模型。
所以說(shuō)不管是算法得到的結(jié)論還是人類(lèi)得到的結(jié)論準(zhǔn)確性都取決于被處理信息的廣度和質(zhì)量。所以說(shuō),算法存在的偏差也因此而來(lái),算法偏差的跡象已經(jīng)被充分記錄在了信用評(píng)分,教育課程,招聘和刑事司法判決等公共領(lǐng)域。收集,策劃或應(yīng)用不當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)甚至可能在最精心設(shè)計(jì)和周密計(jì)劃的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序中引入偏差。而固有偏見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可能會(huì)使部分客戶(hù)群體或社會(huì)利益相關(guān)者處于劣勢(shì),并可能造成或延續(xù)不公平的結(jié)果。
有科學(xué)家認(rèn)為,算法偏差是機(jī)器學(xué)習(xí)的最大風(fēng)險(xiǎn)之一,因?yàn)樗鼤?huì)影響機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際目的。其實(shí)這是一個(gè)正確的結(jié)論,同時(shí)這也是一個(gè)經(jīng)常被忽視的缺陷,因?yàn)檫@樣可以引發(fā)代價(jià)高昂的錯(cuò)誤,如果不加以控制,可能會(huì)使項(xiàng)目和組織往完全錯(cuò)誤的方向發(fā)展。所以說(shuō)我們需要重視這一點(diǎn)內(nèi)容。所以說(shuō)如果在一開(kāi)始就能有效地解決這個(gè)問(wèn)題,將會(huì)獲得豐厚回報(bào),從而最大限度地實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的真正潛力。這樣才能夠幫助我們更好的解決這些問(wèn)題。
在這篇文章中我們給大家介紹了存在偏差的機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠?yàn)槲覀儙?lái)什么后果,這些內(nèi)容都是能夠幫助大家更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí),大家在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候一定要注意好這些問(wèn)題,希望大家能夠引以為戒。最后祝愿大家能夠更好地使用機(jī)器學(xué)習(xí),也可以早日學(xué)有所成。
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