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Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen für bessere Geschäfte überwinden

Wir erklären dir, was Voreingenommenheit beim ML ist und wie du sie vermeiden kannst. Wenn du KI nutzt, musst du dich auf die Möglichkeit verfälschter Ergebnisse einstellen.

Möchtest du maschinelles Lernen und seine datengestützten Erkenntnisse für ein Unternehmen nutzen? Maschinelles Lernen mag zwar kompliziert klingen, doch es kann in jedem Unternehmen zugänglich gemacht und integriert werden – von kleinen bis hin zu großen Unternehmen.

Bevor Unternehmen jedoch künstliche Intelligenz einsetzen, müssen sie verstehen, wie sich Voreingenommenheit auf die ML-Algorithmen auswirken.

Obwohl maschinelles Lernen verwendet werden kann, um Muster und Korrelationen in Daten zu finden, lassen sich voreingenommene Ergebnisse nicht gänzlich vermeiden. Es ist wichtig, das Potenzial und die Gefahren von Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen zu erkennen, um sein Potenzial vollständig ausschöpfen und genaue Ergebnisse gewährleisten zu können.

Wenn man erkennt, wie wichtig es ist, Voreingenommenheit in der KI zu verhindern, kann man Strategien für eine bessere Entscheidungsfindung entwickeln, die dazu beitragen, Prozesse zu optimieren und positive Ergebnisse in allen Bereichen des Betriebs zu liefern. Zunächst müssen wir jedoch die Bedeutung von Voreingenommenheit bei maschinellen Lösungen ausräumen und auf bestimmte Schritte eingehen, die Unternehmen dabei helfen, die Genauigkeit während ihres gesamten Algorithmus-Trainingsprozesses zu verbessern.

Was ist Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen?

Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen ist eine Form von systemischen Fehlern, die auftritt, wenn die Daten, die zum Trainieren oder Betreiben eines Modells verwendet werden, die Ausgabe verzerren oder vom erwarteten Wert abweichen.

Das bedeutet, dass das Modell die Population, auf die es angewendet werden soll, nicht genau darstellen kann. Das führt zu ungenauen Vorhersagen, Fehlern und einer beeinträchtigten Leistung.

Genau wie die Voreingenommenheit in der Statistik kann auch die Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen die Fähigkeit eines Algorithmus einschränken, Daten zu interpretieren und genaue Entscheidungen zu treffen. Infolgedessen könnte es dazu kommen, dass der Algorithmus bestimmte Merkmale oder Datenpunkte mehr in den Vordergrund stellt und andere wichtige Faktoren gar nicht berücksichtigt. Das verzerrt das Modell und kann zu Entscheidungen führen, die nicht die Realität widerspiegeln.

Bevor du dich mit Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen beschäftigst, ist es wichtig, dass du die Techniken verstehst, die in ML-Modellalgorithmen eingesetzt werden. Beim maschinellen Lernen gibt es drei große Methoden:

  • Überwachtes maschinelles Lernen: Bei dieser Methode werden beschriftete Trainingsdaten verwendet, um Modelle zu erstellen, mit denen Vorhersagen über neue Daten getroffen werden können.
  • Halbüberwachtes maschinelles Lernen: Dieser Typ kombiniert beschriftete und unbeschriftete Daten, um genauere Ergebnisse zu erzielen.
  • Unüberwachtes maschinelles Lernen: Diese Algorithmen benötigen keine Beschriftung. Sie verwenden die Daten, um Muster und Korrelationen zu finden, ohne zu wissen, was der Datensatz enthält.

All diese Methoden des maschinellen Lernens sind anfällig für Voreingenommenheit, da sie auf Trainings- und Betriebsdaten angewiesen sind.

Was ist Varianz beim maschinellen Lernen?

Die Varianz misst, inwiefern sich die Datenpunkte innerhalb eines Datensatzes voneinander unterscheiden. Wenn die Varianz hoch ist, haben die Datenpunkte einen breiten Wertebereich und sind verteilt.

Ein Modell mit hoher Varianz trifft Prognosen, die zu stark vom erwarteten Ergebnis abweichen. Das Modell wird wahrscheinlich ungenaue Vorhersagen treffen, selbst wenn Daten mit ähnlichen Werten angegeben wurden. Die Vorhersagen der einzelnen Modelle fallen trotz ähnlicher Eingaben sehr unterschiedlich aus, was bedeutet, dass das Modell überempfindlich gegenüber kleinen Änderungen in den Eingabedaten ist.

Wenn die Varianz dagegen gering ist, bedeutet das, dass die Datenpunkte viel näher beieinander liegen und ähnliche Werte aufweisen.

Varianzfehler treten auf, wenn ein maschineller Lernalgorithmus Vorhersagen trifft, die zu stark vom erwarteten Ergebnis abweichen. Das führt zu schlechter Leistung oder verfälschten Ergebnissen. Um Varianzfehler zu vermeiden, ist es wichtig, ein Modell mit der richtigen Komplexität und den richtigen Hyperparametern auszuwählen. Dadurch wird sichergestellt, dass die vom maschinellen Lernalgorithmus generierten Vorhersagen näher am erwarteten Ergebnis liegen.

Voreingenommenheit und Varianz hängen im maschinellen Lernen eng zusammen. Wenn ein Modell mit hoher Voreingenommenheit erstellt wird, führt das aufgrund der fehlenden Fähigkeit, die Daten genau darzustellen, zu einem Modell mit geringer Varianz. Wenn dagegen ein Modell mit niedriger Voreingenommenheit erstellt wird, führt das aufgrund der Fähigkeit, die Daten genau darzustellen, zu einem Modell mit hoher Varianz.

Häufige Arten von Voreingenommenheit

Unternehmen und Vermarktungsteams müssen sich der verschiedenen Arten von Voreingenommenheit bewusst sein – von der algorithmischen bis hin zur menschlichen. Das Verständnis dieser Arten von Voreingenommenheit und wie sie Entscheidungen beeinflussen können, ist entscheidend, um gute, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die verschiedenen Arten von Voreingenommenheit sind unterschiedlich ausgeprägt, können sich aber alle negativ auf die Entscheidungsfindung auswirken. Hier sind einige der häufigsten Arten von Voreingenommenheit:

  • Algorithmische Voreingenommenheit
  • Bestätigungstendenz
  • Daten-Voreingenommenheit
  • Menschliche Voreingenommenheit
  • Ankereffekt
  • Rezenzeffekt

Was verursacht Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen?

Zur Voreingenommenheit kann es kommen, wenn Modelle für maschinelles Lernen mit Datensätzen trainiert werden, die ungerechtfertigte oder unvollständige Daten enthalten. Das kann zu voreingenommenen Modellen gegenüber bestimmten Populationen oder Gruppen sowie zu ungenauen Entscheidungen führen.

Häufige Ursachen für Voreingenommenheit im maschinellen Lernen sind:

  • Nicht repräsentative Trainingsdaten: Wenn der Trainingsdatensatz die Population nicht angemessen repräsentiert, kann dies zu voreingenommenen Ergebnissen führen.
  • Unausgewogene Datensätze: Trainingsdatensätze, die überwiegend aus einer bestimmten Klasse bestehen, können zu Modellen führen, die nur auf diese Klasse ausgerichtet sind.
  • Unstrukturierte Daten: Wenn die Daten nicht ordnungsgemäß beschriftet oder strukturiert sind, können sie bei bestimmten Klassen zu voreingenommenen Modellen führen.
  • Schlechte Datenqualität: Daten mit ungenauen oder fehlenden Werten können bei bestimmten Klassen zu voreingenommenen Modellen führen.
  • Voreingenommene Algorithmen: Modelle, die auf voreingenommenen Algorithmen oder Methoden basieren, können zu voreingenommenen Ergebnissen führen.

Es ist wichtig, die verschiedenen Ursachen von Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen zu verstehen und nach Möglichkeiten zu suchen, diese aktiv zu vermeiden. Indem du sicherstellst, dass deine ML-Modelle mit ausgewogenen, repräsentativen und qualitativ hochwertigen Datensätzen trainiert werden, kannst du zur Erstellung genauerer Modelle beitragen. Gleichzeitig ist es wichtig, sich des Potenzials für voreingenommene Algorithmen bewusst zu sein und die notwendigen Schritte zu unternehmen, um Risiken zu mindern.

Entscheidend ist, dass man sich möglicher Verzerrungen beim maschinellen Lernen bewusst ist und sicherstellt, dass die Modelle mit ausgewogenen und repräsentativen Daten trainiert werden. Durch das Verständnis der verschiedenen Ursachen der Verzerrung kannst du dazu beitragen, die bestmöglichen Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, die sowohl präzise als auch erwartungsgetreu sind.

Wie Verzerrungen deinem Unternehmen schaden

Maschinelles Lernen findet im Geschäftsleben häufig Anwendung, so zum Beispiel bei der Erkennung von Betrug und Sicherheitsbedrohungen, der automatisierten Entscheidungsfindung und auch der Optimierung der Kundenerfahrung.

ML-Modelle, die mit voreingenommenen Daten trainiert werden, können jedoch zu verzerrten Ergebnissen und schlechter Leistung führen. Das kann zu unerwünschten Ergebnissen führen, die deinem Unternehmen schaden, wenn sie nicht geprüft werden.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen deinem Unternehmen schaden kann.

Schlechte Entscheidungsfindung

Modelle für maschinelles Lernen sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Wenn die Trainingsdaten voreingenommen sind, können sie zu voreingenommenen Entscheidungen führen. So kann beispielsweise ein Modell, das mit Daten mit geschlechts- oder ethnienbedingter Voreingenommenheit trainiert wurde, zu ungerechten und diskriminierenden Entscheidungen führen.

Kundenverlust aufgrund schlechter Benutzererfahrung

Voreingenommene maschinelle Lernalgorithmen können zu schlechten Benutzererfahrungen führen, was Kunden abschreckt. Ein Algorithmus, der beispielsweise nur bestimmten demografischen Gruppen Produkte empfiehlt, kann dazu führen, dass sich Kunden ignoriert fühlen und deine Website verlassen.

Höhere Geldstrafen und Rechtsstreitigkeiten

Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen kann auch zu höheren Geldstrafen und Rechtsstreitigkeiten führen. Aufsichtsbehörden können Geldstrafen wegen Diskriminierung verhängen und Kunden können Klage erheben, wenn sie der Meinung sind, dass die verwendeten Algorithmen unfair oder diskriminierend sind.

Diskriminierung bestimmter Gruppen oder Personen

Die schlimmste Folge von Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen ist die Diskriminierung bestimmter Gruppen oder Personen. Verzerrungen, die in Modellen codiert werden, können zu ungerechten, unfairen und illegalen Ergebnissen führen. Dies kann das öffentliche Image und den Ruf eines Unternehmens schädigen und die Loyalität deiner Kunden beeinträchtigen.

Obwohl maschinelles Lernen Unternehmen viele Vorteile bietet, ist es wichtig, die Gefahren von Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu verringern. Indem Unternehmen proaktiv potenzielle Quellen von Voreingenommenheit ansprechen und Modelle auf unerwünschte Ergebnisse prüfen, können sie sicherstellen, dass ihre Algorithmen fair und gerecht sind und sowohl ihre Kunden als auch ihren Profit schützen.

Wie man Voreingenommenheit in Algorithmen vermeidet

Wenn Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen, ist es wichtig, das Potenzial für Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu minimieren.

Wir haben einige Tipps für dich, wie du Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen in deinem Unternehmen vermeiden kannst.

Prüfe Datensätze auf Richtigkeit und Vollständigkeit

Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Datensätze korrekt und vollständig sind, um Verzerrungen bei Algorithmen zu vermeiden. Dieser Schritt kann dabei helfen, zu identifizieren, wo Daten möglicherweise unvollständig oder falsch sind, sodass Unternehmen notwendige Korrekturen oder Ergänzungen vornehmen können.

Prüfe Algorithmen

Mit der Prüfung und Bewertung von Algorithmen kannst du sicherstellen, dass sie keine voreingenommenen Entscheidungen treffen.

Dieser Prozess hilft Unternehmen, Vorurteile aufgrund von ethnischer Herkunft, Geschlecht, Alter oder anderen Faktoren in ihren Algorithmen zu erkennen. Beispiele für algorithmische Audits sind Datenanalyse, Codeüberprüfung und manuelle Überprüfungen. Der Prozess sollte laufend und regelmäßig aktualisiert werden, um Änderungen im Algorithmus oder in der Umgebung zu berücksichtigen.

Erstelle bessere Modelle durch höhere Komplexität

Die Verbesserung der Komplexität von Modellen kann Unternehmen dabei helfen, algorithmische Voreingenommenheit zu reduzieren. Die erhöhte Komplexität ermöglicht nicht nur genauere Vorhersagen, sondern nutzt auch KI-Modelle, um mehr Variablen und Datenpunkte zu berücksichtigen. Dies kann dazu beitragen, die Voreingenommenheit zu reduzieren, indem sichergestellt wird, dass der Algorithmus keine Annahmen trifft, sondern sich auf die angegebenen Daten verlässt.

Implementiere Lösungen wie Datenanonymisierung

Datenanonymisierung hilft Unternehmen, die personenbezogenen Daten (Personal Identifiable Information, PII) ihrer Kunden zu schützen, indem sie PII durch generische Identifikatoren ersetzen.

Mache maschinelles Lernen zum Kinderspiel

Durch die Nutzung der Möglichkeiten des maschinellen Lernens im Marketing können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, das Kundenverhalten genauer vorhersagen und personalisierte Kundenerfahrungen schaffen.

Maschinelles Lernen kann Unternehmen revolutionieren. Mit den Tools und Services von Mailchimp kannst du KI-gestützte Features nutzen, um deine Kampagnen zu optimieren, damit sie die Bedürfnisse aller deiner Kunden erfüllen.

Von Automatisierungs-Workflows, die dazu beitragen, Kunden in jeder Phase ihrer Buyer Journey zu gewinnen, bis hin zu personalisierten E-Mail-Inhalten, die Leser auf individueller Ebene ansprechen – Mailchimp hat alles, was du brauchst, um dir einen Vorteil zu verschaffen und erfolgreiches Marketing zu betreiben. Übernimm mit diesen leistungsstarken Funktionen noch heute die Kontrolle über deine Online-Präsenz.

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