(Immagine generata a solo scopo illustrativo)
Le tecniche di mitigazione del bias algoritmico si suddividono in tre fasi principali relative al processo di addestramento del modello. I metodi di pre-elaborazione modificano i dati di addestramento stessi (ad esempio, riponderazione, ricampionamento). I metodi di elaborazione incorporano vincoli di equità direttamente nell'algoritmo di apprendimento del modello. I metodi di post-elaborazione regolano le previsioni del modello dopo che sono state effettuate per migliorarne l'equità.
Questa classificazione in tre fasi fornisce un quadro strutturato per affrontare i bias. La pre-elaborazione è incentrata sui dati; mira a creare un dataset "equo" prima che il modello lo elabori. Tecniche come la riponderazione assegnano un'importanza diversa ai punti dati per contrastare gli squilibri, mentre il sovracampionamento/sottocampionamento regola il numero di istanze provenienti da gruppi diversi. Questo approccio è indipendente dal modello, ma potrebbe alterare la distribuzione sottostante dei dati.
L'in-processing è incentrato sul modello. Modifica la funzione obiettivo dell'algoritmo di apprendimento per includere un termine di penalità per l'iniquità. Ad esempio, un modello potrebbe essere ottimizzato per massimizzare l'accuratezza e al contempo minimizzare la differenza nei tassi di errore tra i gruppi. Ciò può portare a soluzioni più integrate, ma richiede la modifica dell'algoritmo principale, rendendolo meno flessibile.
La post-elaborazione è incentrata sulla previsione. Prende gli output di un modello addestrato, potenzialmente distorto, e li adatta per soddisfare un criterio di equità. Ciò può comportare la modifica delle soglie di classificazione per diversi gruppi. È il metodo meno invasivo in quanto tratta il modello come una scatola nera, ma può ridurre l'utilità complessiva e può sembrare improvvisato. La scelta della fase dipende da fattori quali l'accesso ai dati di addestramento, la possibilità di modificare il modello e gli specifici obiettivi di equità.
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Fasi di elaborazione della mitigazione dei pregiudizi
(se la data è sconosciuta o non rilevante, ad esempio "meccanica dei fluidi", viene fornita una stima approssimativa della sua notevole comparsa)
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