Welke van de volgende beweringen over klassiek machinaal leren versus deep learning is waar?

Nadelen van Deep Learning: Overname van vooroordelen

Terwijl deep learning-modellen krachtig zijn in het leren van complexe patronen, is het belangrijk om hun potentiële nadelen te erkennen. Een van de belangrijkste uitdagingen is de overname van vooroordelen uit de trainingsdata.

Vooroordelen zijn ongelijke of bevooroordeelde representaties van bepaalde groepen of kenmerken in de data. Ze kunnen ontstaan door onbewuste of bewuste menselijke vooroordelen in het dataverzamelingsproces of door de aard van de data zelf.

Als een deep learning-model wordt getraind op data met vooroordelen, kan het deze vooroordelen in zijn voorspellingen overnemen. Dit kan leiden tot ongewenste of schadelijke uitkomsten, vooral wanneer deze modellen worden gebruikt voor gevoelige toepassingen zoals het goedkeuren van leningen of het voorspellen van risico’s.

Voorbeeld:

Stel dat een deep learning-model wordt getraind om leningen goed te keuren op basis van historische gegevens. Als de trainingsdata een systematische voorkeur vertoont voor mannen boven vrouwen, kan het model dit vooroordeel overnemen. Hierdoor kunnen vrouwen een kleinere kans hebben om een lening goedgekeurd te krijgen, zelfs als ze anderszins in aanmerking zouden komen.

Gevolgen van vooroordelen:

De overname van vooroordelen kan ernstige gevolgen hebben, waaronder:

• Discriminatoire beslissingen
• Onrechtvaardige behandeling
• Versterking van bestaande ongelijkheden

Aandachtspunten:

Om de overname van vooroordelen in deep learning-modellen te verzachten, is het belangrijk om de volgende aandachtspunten in acht te nemen:

• Zorgvuldig de trainingsdata beoordelen op vooroordelen
• Maatregelen nemen om vooroordelen te verminderen of te verwijderen uit de data
• Het model testen op verschillende groepen om te controleren op potentiële vooroordelen
• Het model bewaken om te zorgen dat het na verloop van tijd geen vooroordelen ontwikkelt

Door deze maatregelen te nemen, kunnen we het risico van ongewenste uitkomsten als gevolg van vooroordelen in deep learning-modellen verkleinen en betrouwbaardere en rechtvaardigere voorspellingen garanderen.