Qu'est-ce que le biais dans l'apprentissage automatique ?
Dans l'apprentissage automatique, le biais est une forme d'erreur systémique qui se produit lorsque les données utilisées pour entraîner ou exploiter un modèle renvoient des résultats faussés et s'écartant de leur valeur attendue.
Dans ce cas, le modèle ne peut pas représenter avec précision la population sur laquelle il est censé être exploité, ce qui entraîne des prévisions inexactes, des erreurs et des performances moindres.
Tout comme le biais statistique, le biais dans l'apprentissage automatique peut potentiellement limiter la capacité d'un algorithme à interpréter les données et à prendre des décisions avec précision. L'algorithme peut alors se focaliser sur certaines caractéristiques ou certains points de données et ne pas prendre en compte d'autres facteurs importants. Cela fausse le modèle et peut conduire à des décisions qui ne reflètent pas la réalité.
Avant d'examiner le biais dans l'apprentissage automatique, il est important de comprendre les techniques qui entrent en jeu dans les algorithmes de modèles d'apprentissage automatique. Il existe fondamentalement trois types d'apprentissages automatiques :
- Apprentissage automatique supervisé : Cette technique utilise des données d'apprentissage étiquetées pour créer des modèles pouvant être utilisés pour formuler des prévisions à partir de nouvelles données.
- Apprentissage automatique semi-supervisé : Cette technique combine des données étiquetées et non étiquetées pour produire des résultats plus précis.
- Apprentissage automatique non supervisé : Ces algorithmes n'ont pas besoin d'étiquettes, ils utilisent plutôt les données pour repérer des tendances et des corrélations sans savoir ce que contient l'ensemble de données.
Toutes ces méthodes d'apprentissage automatique s'appuyant sur des données pour l'entraînement et le fonctionnement, elles sont sujettes au biais.
Qu'est-ce que la variance dans l'apprentissage automatique ?
Dans l'apprentissage automatique, la variance mesure la différence entre les divers points d'un ensemble de données. Lorsque la variance est élevée, les points de données sont dispersés sur un large éventail de valeurs.
Un modèle de variance élevée éloigne trop les prévisions du résultat attendu. Le modèle produira probablement des prévisions inexactes, même à partir de données ayant des valeurs similaires. Ce type de modèle crée des prévisions très différentes pour des entrées similaires, ce qui signifie qu'il est trop sensible aux petites variations dans les données d'entrée.
En revanche, lorsque la variance est faible, les points de données sont beaucoup plus proches et ont des valeurs similaires.
Les erreurs d'écart se produisent lorsqu'un algorithme d'apprentissage automatique crée des prévisions trop éloignées du résultat attendu, entraînant de mauvaises performances ou des résultats inexacts. Pour éviter les erreurs de variance, il est important de sélectionner un modèle suffisamment complexe et des hyperparamètres appropriés. Cela vous permettra de vous assurer que les prédictions générées par l'algorithme d'apprentissage automatique sont plus proches du résultat attendu.
Biais et variance sont étroitement liés à l'apprentissage automatique. Un modèle à biais élevé se traduit par une faible variance en raison de l'incapacité à représenter avec précision les données. Un modèle à biais faible, par contre, produit une variance élevée en raison de la capacité de l'algorithme à représenter avec précision les données.
Types courants de biais
Les dirigeants d'entreprise et responsables marketing doivent être au fait des différents types de biais, de l'algorithme à l'humain. Bien appréhender les types de biais et leur effet sur les décisions est essentiel pour une prise de décision éclairée.
Quel que soit le degré de conscience du biais, il est toujours potentiellement nuisible à la prise de décision. Voici quelques-uns des types de biais les plus fréquents :
- Biais algorithmique
- Biais de confirmation
- Biais de données
- Biais humain
- Biais d'ancrage
- Biais de récence
Origine du biais dans l'apprentissage automatique
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être sujets au biais lorsque l'entraînement se base sur des ensembles de données contenant des données subjectives ou incomplètes. Cela peut conduire à des modèles discriminatoires à l'encontre de certaines populations ou de certains groupes, et à des décisions erronées.
Les causes les plus fréquentes de biais dans l'apprentissage automatique sont les suivantes :
- Des données d'entraînement non représentatives : si l'ensemble de données d'entraînement ne représente pas correctement la population, cela peut entraîner des résultats faussés.
- Des ensembles de données déséquilibrés : les ensembles de données d'entraînement principalement composés d'une classe spécifique peuvent mener à des modèles favorisant cette classe.
- Des données non structurées : si les données ne sont pas correctement étiquetées ou structurées, les modèles peuvent favoriser certaines classes.
- Une mauvaise qualité des données : les données associées à des valeurs absentes ou inexactes peuvent donner lieu à des modèles favorisant certaines classes.
- Des algorithmes partiaux : les modèles s'appuyant sur des algorithmes partiaux ou des méthodes préconçues peuvent aboutir à des résultats biaisés.
Il est essentiel de bien comprendre les différentes causes du biais dans l'apprentissage automatique et de rechercher des solutions énergiques pour le prévenir. En vous assurant que les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés à partir d'ensembles de données équilibrés, représentatifs et de haute qualité, vous pouvez créer des modèles plus précis. Il est également crucial de ne pas sous-estimer le risque de biais dans les algorithmes et de prendre les mesures nécessaires pour le réduire.