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.