不均衡データ
あるクラスまたはカテゴリが他のクラスやカテゴリに比べて著しく数が多いデータセットは、適切な対策を講じない限り、AIモデルが多数派のクラスに偏る原因となる可能性があります。
ターゲットカテゴリ（例：不正取引と正当取引）の表現に偏りがある場合に発生し、モデルが多数派クラスを優先して学習し、まれであっても重要なケースを見落とす原因となります。緩和手法には、再サンプリング（少数派のオーバーサンプリング、多数派のアンダーサンプリング）、合成データ生成（SMOTE）、またはクラス重みの調整の活用が含まれます。ガバナンスの観点では、クラス分布の監視、クラス別パフォーマンスの追跡、および緩和策の選択とその効果の文書化が求められます。
ある銀行の不正検知データセットでは、不正事例は0.5%です。データサイエンスチームはSMOTEを適用して不正サンプルをオーバーサンプリングし、クラス重み付き損失でモデルを再学習させ、不正リコールを60%から85%へ向上させるとともに、監査およびコンプライアンスに対応するためにプロセスを文書化します。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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