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存在偏差的機器學習模型會有什么影響？
2019-04-04
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大家都知道，現(xiàn)如今，人工智能是一個十分火熱的概念，其實就目前而言，人工智能已經(jīng)不能夠用概念來形容了，需要用技術(shù)來形容，而人工智能的核心就是機器學習，機器學習的要素之一就是模型，那么存在偏差的機器學習模型會有什么影響呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。


當我們使用質(zhì)量差的數(shù)據(jù)集就極有可能會導(dǎo)致誤導(dǎo)性的結(jié)論。這是因為數(shù)據(jù)集不僅會引入不準確性和缺失數(shù)據(jù)，還會引入偏差。而人肯定是可能會有偏見的，所以由人們創(chuàng)造或啟發(fā)得出的模型也可能存在偏見。每種機器學習算法對不平衡的類或分布都有不同的敏感性。如果沒有解決這些問題，你最終可能會得到的結(jié)果會是具有性別偏見的模型。


所以說不管是算法得到的結(jié)論還是人類得到的結(jié)論準確性都取決于被處理信息的廣度和質(zhì)量。所以說，算法存在的偏差也因此而來，算法偏差的跡象已經(jīng)被充分記錄在了信用評分，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?shù)臄?shù)據(jù)甚至可能在最精心設(shè)計和周密計劃的機器學習應(yīng)用程序中引入偏差。而固有偏見的機器學習系統(tǒng)可能會使部分客戶群體或社會利益相關(guān)者處于劣勢，并可能造成或延續(xù)不公平的結(jié)果。


有科學家認為，算法偏差是機器學習的最大風險之一，因為它會影響機器學習的實際目的。其實這是一個正確的結(jié)論，同時這也是一個經(jīng)常被忽視的缺陷，因為這樣可以引發(fā)代價高昂的錯誤，如果不加以控制，可能會使項目和組織往完全錯誤的方向發(fā)展。所以說我們需要重視這一點內(nèi)容。所以說如果在一開始就能有效地解決這個問題，將會獲得豐厚回報，從而最大限度地實現(xiàn)機器學習的真正潛力。這樣才能夠幫助我們更好的解決這些問題。


在這篇文章中我們給大家介紹了存在偏差的機器學習模型能夠為我們帶來什么后果，這些內(nèi)容都是能夠幫助大家更好地理解機器學習的知識，大家在進行機器學習的時候一定要注意好這些問題，希望大家能夠引以為戒。最后祝愿大家能夠更好地使用機器學習，也可以早日學有所成。


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