亚马逊机器学习大学推出"负责任 AI"课程 - 聚焦 AI 偏见缓解与公平性实践
亚马逊机器学习大学推出"负责任 AI"课程
亚马逊机器学习大学(MLU)最新发布"负责任 AI——偏见缓解与公平性标准"课程。这个免费的在线公开课程教授负责任 AI 的多维度实践,包括数据准备、模型训练中的偏见缓解等关键技术环节。
该课程与 AWS 新推出的"AI 服务卡片"形成互补,后者提供关于预期用例和限制的负责任 AI 文档。课程开发者 Mia Mayer 是 MLU 讲师兼数据科学家,她在访谈中详解课程架构:
课程架构与受众
入门级技术课程:面向具备 Python 基础的技术人员
全生命周期覆盖:从数据收集到模型部署的完整 ML 流程
实践资源:
视频讲座与白皮书
集成 AWS 服务的代码示例
最终项目要求实施自选偏见缓解技术
技术要点
偏见测量方法:量化不同子群体间的模型表现差异
公平性指标:需同时评估模型性能与公平性(如准确率+ demographic parity)
缓解技术:包括预处理(数据重加权)、处理中(约束优化)、后处理(阈值调整)三类方法
典型应用场景
分类任务:贷款审批/广告投放系统中的公平性约束
翻译模型:处理性别代词时的偏差修正(课程引用包含 1150 个文本段的 9 语言测试集)
技术挑战
公平与性能权衡:完全公平的模型可能拒绝所有申请者(100%公平但 0 效用)
动态评估:需持续监控生产环境中的模型表现偏移
课程现可通过MLU官网免费获取,配套资源包括决策树集成方法、自然语言处理等进阶课程衔接。
"关键不是假设没有偏见,而是理解偏见来源并应用科学方法缓解" —— Mia Mayer 强调实践中的可操作框架更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号(办公 AI 智能小助手)公众号二维码
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