Inclusief ontwerp kan worden geïntegreerd in machine learning door vooroordelen te overwegen en aan te pakken, te zorgen voor een diverse weergave in trainingsgegevens en transparantie en uitlegbaarheid te bevorderen. Hier zijn enkele manieren om dit te bereiken:
1. Identificeer en verminder vooroordelen: Machine learning-modellen kunnen vooroordelen in de trainingsgegevens versterken. Om dit aan te pakken, is het cruciaal om vooroordelen proactief te identificeren en te verminderen. Dit omvat het uitvoeren van bias-audits, het meten van modelprestaties over verschillende groepen en het dienovereenkomstig aanpassen van de trainingsgegevens of het model.
2. Diverse en representatieve trainingsgegevens: Inclusief machine learning vereist diverse en representatieve trainingsgegevens die een breed scala aan identiteiten, achtergronden en ervaringen omvatten. Door ervoor te zorgen dat de gegevens eerlijk worden weergegeven, kunt u vertekende resultaten helpen voorkomen en ervoor zorgen dat de modellen voor iedereen werken.
3. Inclusieve ontwerpteams: het bouwen van diverse en inclusieve ontwerpteams is essentieel voor het creëren van machine learning-systemen die tegemoetkomen aan verschillende gebruikersbehoeften. Door individuen met verschillende achtergronden, ervaringen en perspectieven erbij te betrekken, wordt het gemakkelijker om potentiële vooroordelen te identificeren en systemen te ontwerpen die standaard inclusief zijn.
4. Ontwerpbenadering waarbij de gebruiker centraal staat: Door een ontwerpbenadering waarbij de gebruiker centraal staat, wordt rekening gehouden met de eindgebruikers tijdens het ontwikkelingsproces van machine learning. Door tijdens de ontwerp-, ontwikkelings- en testfasen met een divers gebruikersbestand om te gaan, kunnen mogelijke vooroordelen en beperkingen worden geïdentificeerd en wordt ervoor gezorgd dat het eindproduct toegankelijk en inclusief is.
5. Transparantie en verklaarbaarheid: het transparanter en beter verklaarbaar maken van machine learning-modellen is cruciaal voor inclusief ontwerp. Gebruikers moeten inzicht hebben in hoe beslissingen worden genomen, met welke factoren rekening is gehouden en hoe met vooroordelen is omgegaan. Dit kan helpen om vertrouwen op te bouwen en een betere verantwoording mogelijk te maken bij het implementeren van machine learning-systemen.
6. Voortdurende evaluatie en verbetering: inclusief ontwerp moet een iteratief proces zijn. Het regelmatig evalueren van de prestaties van de modellen, het verzamelen van feedback van gebruikers en het continu verbeteren en updaten van de machine learning-systemen helpt ervoor te zorgen dat ze inclusief en gevoelig blijven voor de veranderende behoeften van gebruikers.
Door deze werkwijzen te integreren, kan machine learning worden ontworpen en ontwikkeld op een manier die vooringenomenheid vermindert, eerlijkheid bevordert en tegemoetkomt aan de behoeften van een breed scala aan gebruikers.
Publicatie datum: