Adil Makine Öğrenmesi

Adil makine öğrenmesi, yapay zeka sistemlerinin önyargısız kararlar almasını sağlamak için geliştirilmiştir. Önyargı (bias), veri kümelerindeki dengesizlikler veya hatalar sonucunda modelin adil olmayan sonuçlar vermesidir.

Önyargı Ölçümleri

Önyargıyı ölçmek için çeşitli metrikler kullanılır:

• Farklılık Metrikleri: Farklı gruplar arasındaki hata oranlarının karşılaştırılması.
• Adalet Metrikleri: Farklı demografik gruplara uygulanan kararların eşitliği.
• Çok Yüzlülük (Multicollinearity): Özellikler arasındaki bağımlılığın incelenmesi.

Önyargıyı Azaltma Yöntemleri

Önyargıyı azaltmak için uygulanabilecek yöntemler şunlardır:

• Veri Temizleme: Veri setlerinden önyargılı veya hatalı verilerin çıkarılması.
• Özellik Seçimi: Modellerde kullanılan özelliklerin adalet açısından gözden geçirilmesi.
• Model Dengeleme: Farklı grupların daha dengeli bir temsilini sağlamak için veri setinin ayarlanması.
• Post-Hoc Düzeltme: Modelin çıktılarına yapılan adalet düzeltmeleri.

Adil makine öğrenmesi, bu ölçümler ve yöntemler sayesinde önyargıyı azaltarak daha güvenilir ve adil sonuçlar elde etmeyi amaçlamaktadır.