¿Qué es el sesgo en el aprendizaje automático?
El sesgo en el aprendizaje automático es una forma de error sistémico que se produce cuando los datos utilizados para entrenar o manejar un modelo desvían el resultado de su valor esperado.
Esto significa que el modelo no puede representar con precisión la población en la que se supone que se debe manejar, lo que conlleva predicciones inexactas, errores y un peor rendimiento.
Del mismo modo que el sesgo en las estadísticas, el sesgo del aprendizaje automático puede limitar potencialmente la capacidad de un algoritmo para interpretar los datos y tomar decisiones con precisión. Como resultado, puede llevar al algoritmo a enfatizar más determinadas características o puntos de datos y a no tener en cuenta otros factores importantes. Esto sesga el modelo y puede llevar a decisiones que no reflejan la realidad.
Antes de profundizar en el sesgo en el aprendizaje automático, es importante comprender las técnicas utilizadas en los algoritmos del modelo de aprendizaje automático. Hay tres técnicas principales en el aprendizaje automático:
Todos estos métodos de aprendizaje automático son sensibles al sesgo, ya que se basan en datos para el entrenamiento y el funcionamiento.
¿Qué es la varianza en el aprendizaje automático?
La varianza en el aprendizaje automático mide hasta qué punto difieren entre sí los puntos de datos en un conjunto de datos. Cuando la varianza es alta, los puntos de datos tienen una amplia gama de valores y se distribuyen.
Un modelo de alta varianza hace que las predicciones estén demasiado alejadas del resultado esperado. Es probable que el modelo produzca predicciones inexactas incluso cuando se disponga de datos con valores similares. Los modelos crean predicciones muy diferentes para entradas similares, lo que significa que el modelo es demasiado sensible a pequeños cambios en los datos de entrada.
En cambio, cuando la varianza es baja, significa que los puntos de datos están mucho más juntos y tienen valores similares.
Los errores de varianza se producen cuando un algoritmo de aprendizaje automático crea predicciones que están demasiado alejadas del resultado esperado, lo que conlleva un mal rendimiento o resultados inexactos. Para evitar errores de varianza, es importante seleccionar un modelo con la complejidad y los hiperparámetros correctos. Esto asegurará que las predicciones generadas por el algoritmo de aprendizaje automático estén más cerca del resultado esperado.
El sesgo y la varianza están estrechamente relacionados con el aprendizaje automático. Si se crea un modelo con un alto sesgo, conlleva un modelo de baja varianza debido a la falta de capacidad para representar con precisión los datos. Por otro lado, si se crea un modelo con un bajo sesgo, conlleva un modelo de alta varianza debido a la capacidad del algoritmo para representar con precisión los datos.
Tipos comunes de sesgos
Los empresarios y los profesionales del marketing deben ser conscientes de diversos tipos de sesgos, desde los algorítmicos a los humanos. Comprender los tipos de sesgos y cómo pueden influir en sus decisiones es vital para tomar decisiones buenas e informadas.
Los sesgos varían en términos del nivel de conocimiento, pero todos tienen el potencial de afectar negativamente la toma de decisiones. Los siguientes son algunos de los tipos de sesgos más comunes:
- Sesgo del algoritmo
- Sesgo de confirmación
- Datos sesgados
- Sesgo humano
- Sesgo de anclaje
- Sesgo de recencia
Qué causa el sesgo en el aprendizaje automático
Los modelos de aprendizaje automático pueden sufrir sesgo cuando se entrenan en conjuntos de datos que contienen datos incompletos o desiguales. Esto puede producir modelos sesgados en determinadas poblaciones o grupos y decisiones inexactas.
Las causas comunes de los sesgos en el aprendizaje automático son:
- Datos de entrenamiento no representativos: si el conjunto de datos de entrenamiento no representa adecuadamente a la población, puede conllevar resultados sesgados.
- Conjuntos de datos desequilibrados: los conjuntos de datos de entrenamiento compuestos principalmente por una clase concreta pueden producir modelos sesgados hacia esa clase.
- Datos no estructurados: si los datos no están etiquetados o estructurados correctamente, pueden conllevar modelos sesgados hacia determinadas clases.
- Mala calidad de los datos: los datos con valores inexactos o insuficientes pueden producir modelos sesgados hacia determinadas clases.
- Algoritmos prejuiciosos: los modelos que se basan en algoritmos o métodos prejuiciosos pueden producir resultados sesgados.
Es crucial comprender las diferentes causas del sesgo en el aprendizaje automático y buscar formas de evitarlas activamente. Garantizar que los modelos de aprendizaje automático estén entrenados en conjuntos de datos equilibrados, representativos y de alta calidad permite ayudar a crear modelos más precisos. Al mismo tiempo, es importante ser consciente de la posibilidad de que se produzcan algoritmos sesgados y adoptar las medidas necesarias para mitigar cualquier riesgo.