طراحی فراگیر را می توان با در نظر گرفتن و رسیدگی به سوگیری ها، اطمینان از نمایش متنوع در داده های آموزشی و ارتقای شفافیت و توضیح پذیری، در یادگیری ماشین ادغام کرد. در اینجا چند راه برای دستیابی به این هدف وجود دارد:
1. شناسایی و کاهش سوگیری ها: مدل های یادگیری ماشینی می توانند سوگیری های موجود در داده های آموزشی را تقویت کنند. برای پرداختن به این موضوع، شناسایی پیشگیرانه و کاهش تعصبات بسیار مهم است. این شامل انجام ممیزی های سوگیری، اندازه گیری عملکرد مدل در گروه های مختلف، و تنظیم داده ها یا مدل آموزشی بر این اساس است.
2. داده‌های آموزشی متنوع و معرف: یادگیری ماشینی فراگیر مستلزم داشتن داده‌های آموزشی متنوع و معرف است که شامل طیف گسترده‌ای از هویت‌ها، پیشینه‌ها و تجربیات است. اطمینان از نمایش عادلانه در داده ها می تواند به جلوگیری از نتایج مغرضانه کمک کند و اطمینان حاصل کند که مدل ها برای همه کار می کنند.
3. تیم‌های طراحی فراگیر: ایجاد تیم‌های طراحی متنوع و فراگیر برای ایجاد سیستم‌های یادگیری ماشینی که نیازهای مختلف کاربران را برآورده می‌کنند، ضروری است. با درگیر کردن افراد با پیشینه‌ها، تجربیات و دیدگاه‌های مختلف، شناسایی سوگیری‌های بالقوه و طراحی سیستم‌هایی که به طور پیش‌فرض فراگیر هستند، آسان‌تر می‌شود.
4. رویکرد طراحی کاربر محور: اتخاذ رویکرد طراحی کاربر محور به در نظر گرفتن کاربران نهایی در سراسر فرآیند توسعه یادگیری ماشین کمک می کند. تعامل با یک پایگاه کاربری متنوع در طول مراحل طراحی، توسعه و آزمایش امکان شناسایی سوگیری‌ها و محدودیت‌های بالقوه را فراهم می‌کند و به اطمینان از دسترسی و فراگیر بودن محصول نهایی کمک می‌کند.
5. شفافیت و توضیح پذیری: شفاف‌تر کردن و توضیح‌پذیرتر کردن مدل‌های یادگیری ماشین برای طراحی فراگیر بسیار مهم است. کاربران باید بینشی در مورد نحوه تصمیم گیری، عواملی که در نظر گرفته شده اند و نحوه برخورد با سوگیری ها داشته باشند. این می تواند به ایجاد اعتماد کمک کند و امکان پاسخگویی بهتر در استقرار سیستم های یادگیری ماشین را فراهم کند.
6. ارزیابی و بهبود مستمر: طراحی فراگیر باید یک فرآیند تکراری باشد. ارزیابی منظم عملکرد مدل‌ها، جمع‌آوری بازخورد از کاربران، و بهبود و به‌روزرسانی مستمر سیستم‌های یادگیری ماشین به اطمینان از فراگیر ماندن و حساس بودن آن‌ها نسبت به نیازهای در حال تکامل کاربران کمک می‌کند.
با ادغام این شیوه‌ها، یادگیری ماشینی می‌تواند به گونه‌ای طراحی و توسعه یابد که تعصبات را کاهش دهد، عدالت را ترویج کند و نیازهای طیف متنوعی از کاربران را برآورده کند.
تاریخ انتشار: