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Viés em aprendizado de máquina

Saiba o que é viés em machine learning (machine learning bias), ou erro sistemático, para se prevenir quando for usar uma inteligência artificial.

Você está procurando utilizar o aprendizado de máquina em seu negócio e empregar suas percepções orientadas por dados? Embora o aprendizado de máquina possa parecer complicado, ele pode ser disponibilizado e integrado em qualquer organização, de pequenas a grandes empresas.

Mas antes que as empresas implementem a tecnologia de inteligência artificial (artificial intelligence), elas devem entender como o viés afeta os algoritmos de aprendizado de máquina.

Embora o aprendizado de máquina possa ser usado para encontrar padrões e correlações nos dados, ele não é imune à introdução de viés nos resultados. É importante reconhecer o potencial e os perigos do viés de aprendizado de máquina para aproveitar com sucesso seu poder e garantir resultados precisos.

Ao reconhecer a importância de quebrar o viés da IA, podemos desenvolver estratégias para uma melhor tomada de decisões que ajudem a otimizar nossos processos e a fornecer resultados positivos em todas as áreas de operações. Mas, primeiro, devemos desvendar a importância de enfrentar o viés nas soluções de aprendizado de máquina enquanto exploramos etapas específicas que as empresas podem seguir para melhorar a precisão em todo o processo de treinamento de algoritmos.

O que é viés no aprendizado de máquina?

O viés no aprendizado de máquina é uma forma de erro sistêmico que ocorre quando os dados usados para treinar ou operar um modelo distorcem a saída ou o resultado do valor esperado.

Isso significa que o modelo não pode representar com precisão a população na qual deve ser operado, levando a previsões imprecisas, erros e desempenho pior.

Assim como o viés nas estatísticas, o viés no aprendizado de máquina pode potencialmente limitar a capacidade de um algoritmo de interpretar dados e tomar decisões com precisão. Como resultado, pode levar o algoritmo a colocar mais ênfase em certas características ou pontos de dados e a não levar em conta outros fatores importantes. Isso distorce o modelo e pode levar a decisões que não refletem a realidade.

Antes de mergulhar em viés no aprendizado de máquina, é importante entender as técnicas usadas nos algoritmos do modelo de aprendizado de máquina. Há três técnicas principais no aprendizado de máquina:

Todos esses métodos de aprendizado de máquina são suscetíveis a viés, pois dependem de dados para treinamento e operação.

O que é variância em aprendizado de máquina?

A variância no aprendizado de máquina mede o quanto os pontos de dados dentro de um conjunto de dados diferem um do outro. Quando a variação é alta, os pontos de dados têm uma ampla gama de valores e são distribuídos.

Um modelo de alta variação faz previsões muito longe do resultado esperado. O modelo provavelmente produzirá previsões imprecisas, mesmo quando dados fornecidos com valores semelhantes. Os modelos criam previsões muito diferentes para entradas semelhantes, o que significa que o modelo é supersensível a pequenas alterações nos dados de entrada.

Em contraste, quando a variação é baixa, isso significa que os pontos de dados estão muito mais próximos e têm valores semelhantes.

Erros de variação ocorrem quando um algoritmo de aprendizado de máquina cria previsões que estão muito longe do resultado esperado, levando a um desempenho ruim ou resultados imprecisos. Para evitar erros de variação, é importante selecionar um modelo com a complexidade e os hiperparâmetros corretos. Isso garantirá que as previsões geradas pelo algoritmo de aprendizado de máquina estejam mais próximas do resultado esperado.

O viés e a variação estão intimamente relacionados ao aprendizado de máquina. Se um modelo de alta tendência for criado, ele levará a um modelo de baixa variação devido à falta de capacidade de representar os dados com precisão. Por outro lado, se um modelo de baixo viés for criado, ele levará a um modelo de alta variação devido à capacidade do algoritmo de representar com precisão os dados.

Tipos comuns de viés

Proprietários de empresas e profissionais de marketing precisam estar cientes de vários tipos de viés, do algorítmico ao humano. Compreender os tipos de vieses e como eles podem influenciar suas decisões é vital para tomar decisões boas e informadas.

Os vieses variam em relação ao nível de conscientização, mas todos têm o potencial de afetar negativamente a tomada de decisões. A seguir estão alguns dos tipos mais comuns de viés:

  • Viés do algoritmo
  • Viés de confirmação
  • Viés de dados
  • Viés humano
  • Viés de ancoragem
  • Viés de recenticidade

O que causa viés no aprendizado de máquina

Os modelos de aprendizado de máquina podem sofrer viés quando treinados em conjuntos de dados contendo dados desiguais ou incompletos. Isso pode levar a modelos tendenciosos contra certas populações ou grupos e decisões imprecisas.

As causas comuns de viés no aprendizado de máquina incluem:

  • Dados de treinamento não representativos: se o conjunto de dados de treinamento não representar adequadamente a população, isso pode levar a resultados tendenciosos.
  • Conjuntos de dados desequilibrados: os conjuntos de dados de treinamento que são predominantemente compostos por uma classe específica podem levar a modelos que são tendenciosos para essa classe.
  • Dados não estruturados: se os dados não estiverem devidamente rotulados ou estruturados, podem levar a modelos tendenciosos em direção a certas classes.
  • Baixa qualidade dos dados: dados com valores imprecisos ou ausentes podem levar a modelos tendenciosos em direção a certas classes.
  • Algoritmos preconcebidos: modelos que dependem de algoritmos ou métodos preconcebidos podem levar a resultados tendenciosos.

É crucial entender as diferentes causas de viés no aprendizado de máquina e buscar maneiras de evitá-los ativamente. Ao garantir que os modelos de aprendizado de máquina sejam treinados em conjuntos de dados equilibrados, representativos e de alta qualidade, você pode ajudar a construir modelos mais precisos. Ao mesmo tempo, é importante estar ciente do potencial para algoritmos tendenciosos e tomar as medidas necessárias para mitigar quaisquer riscos.

O segredo é estar ciente do potencial de viés no aprendizado de máquina e garantir que os modelos sejam treinados em conjuntos de dados equilibrados e representativos. Ao compreender as diferentes causas de viés, você pode ajudar a criar os melhores modelos de aprendizado de máquina possíveis que sejam precisos e imparciais.

Como o viés prejudica o seu negócio

O aprendizado de máquina tem várias aplicações nos negócios, desde a detecção de fraudes e ameaças à segurança até a tomada de decisões automatizadas para otimizar as experiências dos clientes.

No entanto, modelos de aprendizado de máquina treinados em dados tendenciosos podem levar a resultados imprecisos e baixo desempenho. Esses vieses podem levar a resultados não intencionais que prejudicam seu negócio se não forem verificados.

Algumas das maneiras pelas quais o viés no aprendizado de máquina pode prejudicar sua empresa incluem as seguintes.

Tomada de decisão ruim

Os modelos de aprendizado de máquina são tão bons quanto os dados nos quais eles são treinados. Se os dados de treinamento forem tendenciosos, isso pode resultar em decisões tendenciosas. Por exemplo, um modelo treinado em dados com viés de gênero ou racial pode levar a decisões injustas e discriminatórias.

Perda de clientes devido a uma experiência de usuário ruim

Algoritmos de aprendizado de máquina tendenciosos podem levar a experiências de usuário ruins, alienando clientes e afastando-os. Por exemplo, um algoritmo que recomenda apenas produtos para determinados grupos demográficos pode fazer com que os clientes se sintam ignorados e saiam do seu site.

Maiores multas regulatórias e litígios

O viés no aprendizado de máquina também pode resultar em aumento de multas regulatórias e litígios. Órgãos reguladores podem impor multas por discriminação ou os clientes podem entrar com processos judiciais se acharem que os algoritmos usados são injustos ou discriminatórios.

Discriminação contra determinados grupos ou indivíduos

A consequência mais prejudicial do viés no aprendizado de máquina é a discriminação contra determinados grupos ou indivíduos. Os vieses codificados em modelos podem levar a resultados injustos, desleais e ilegais. Isso pode prejudicar a imagem e a reputação pública de uma empresa, diminuindo a fidelidade do cliente.

Embora o aprendizado de máquina ofereça muitas vantagens para as empresas, é importante reconhecer os perigos do viés no aprendizado de máquina e tomar medidas para mitigá-lo. Ao abordar proativamente possíveis fontes de viés e avaliar modelos para resultados não intencionais, as empresas podem garantir que seus algoritmos sejam justos e justos, protegendo seus clientes e seus resultados.

Como combater o viés em algoritmos

Quando algoritmos de aprendizado de máquina são usados para tomar decisões, é importante entender o potencial de viés de aprendizado de máquina e tomar medidas para minimizá-lo.

Aqui estão algumas dicas para quebrar o viés de aprendizado de máquina em seu negócio.

Validar conjuntos de dados quanto à precisão e integridade

As empresas precisam garantir que seus conjuntos de dados sejam precisos e completos para evitar viés nos algoritmos. Esta etapa de validação pode ajudar a identificar onde os dados podem estar incompletos ou incorretos, permitindo que as empresas façam as correções ou adições necessárias.

Implementar auditoria algorítmica

A auditoria algorítmica é um processo de examinar e avaliar algoritmos para garantir que eles estejam tomando decisões imparciais.

Esse processo ajuda as empresas a detectar vieses com base em raça, gênero, idade ou outros fatores em seus algoritmos. Exemplos de auditoria algorítmica incluem análise de dados, revisão de código e revisões manuais. O processo deve ser contínuo e atualizado regularmente para considerar as alterações no algoritmo ou ambiente.

Projete modelos melhores aumentando sua complexidade

Melhorar a complexidade dos modelos pode ajudar as empresas a reduzir o viés nos algoritmos. O aumento da complexidade não apenas permite previsões mais precisas, mas também usa modelos de IA para levar em conta mais variáveis e pontos de dados. Isso pode ajudar a reduzir o viés, garantindo que o algoritmo não esteja fazendo suposições, mas sim confiando nos dados fornecidos.

Implementar soluções como anonimização de dados

O processo de anonimização de dados ajuda as empresas a proteger as informações de identificação pessoal (personally identifiable information, PII) de seus clientes, substituindo PII por identificadores genéricos.

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