バイアス検知
AIモデルのアウトプットと意思決定プロセスを分析することにより、AIモデルのバイアスを特定するプロセス。
Definition
統計的格差テスト、反事実シミュレーション、サブグループのパフォーマンス比較、エラー分析ダッシュボードなどの定量的および定性的な手法を使用して、モデルがさまざまなコホートを不平等に扱う場所と方法を明らかにします。バイアスの検出は継続的です。データが進化するにつれて、新しいバイアスが現れる可能性があり、定期的に再評価する必要があります。
Real-World Example
ある電子商取引企業は、四半期ごとにバイアス検出パイプラインを通じて製品推奨モデルを実行し、特定の顧客層から受け取る提案が少なかったり、質が低かったりしていないかを確認しています。ヒスパニック系セグメントのクリックスルー率が他のセグメントより遅れている場合、データサイエンティストはバランスの取れたユーザー行動サンプルを使用してモデルを再トレーニングし、格差を是正します。
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