搜索
首页科技周边人工智能最优运输及其在公平性中的应用

​译者 | 李睿

审校 | 孙淑娟

最佳运输源于经济学,如今被开发为如何最佳分配资源的工具。最优运输理论的起源可以追溯到1781年,当时的法国科学家加斯帕德·蒙格研究了一种据称“移动地球”的方法,并为拿破仑的军队建造防御工事。总体而言,最优运输是一个问题,即如何将所有资源(例如铁矿)从一组起点(矿场)移动到一组终点(钢铁厂),同时最小化资源必须移动的总距离。从数学上来说,研究人员希望找到一个函数,该函数将每个起点映射到一个目的地,同时最小化起点与其对应目的地之间的总距离。尽管其描述无伤大雅,但这一问题的原始构想(即蒙格构想)的进展仍停滞了将近200年。

在上世纪40年代,苏联数学家Leonid Kantorovich将该问题的构想调整为现代版本,即现在所称的Monge Kantorov理论,这是朝着解决方案迈出的第一步。这里的新奇之处在于允许来自同一矿山的一些铁矿提供给不同的钢铁厂。例如,一个矿山60%的铁矿可以提供给一家钢铁厂,而该矿山剩余40%的铁矿则可以提供给另一家钢铁厂。从数学上来说,这不再是一个函数,因为同一个原点现在映射到潜在的多个目的地。与其相反,这被称为起点分布和目的地分布之间的耦合,如下图所示;从蓝色分布(原点)中选择一个矿山,并沿着该图垂直移动,显示了铁矿被发送的钢铁厂(目的地)的分布。

最优运输及其在公平性中的应用

作为这一新发展的一部分,Kantorivich引入了一个重要的概念,称之为Wasserstein距离。与地图上两点之间的距离类似,Wasserstein距离(受其原始场景启发也称为推土机距离)测量两个分布之间的距离,例如本例中的蓝色和品红色分布。如果所有的铁矿都距离所有的铁厂都很远,那么矿山分布(位置)和钢铁厂分布之间的Wasserstein距离就会很大。即使有了这些新的改进,仍然不清楚是否真的存在运输铁矿资源的最佳方式,更不用说采用哪种方式了。最后在上世纪90年代,由于数学分析和优化的改进这一问题获得部分解决方案,该理论开始迅速发展。而进入21世纪,最优运输开始蔓延到其他领域,如粒子物理学、流体动力学,甚至统计和机器学习。  

现代的最优运输  

随着新理论的爆炸式发展,在过去二十年中,最优运输已成为许多新的统计和人工智能算法的中心。在几乎每个统计算法中,数据都被显式或隐式地建模为具有某种潜在的概率分布。例如,如果收集不同国家的个人收入数据,则该人口收入在每个国家都存在概率分布。如果希望根据人口的收入分布对两个国家进行比较,那么需要一种方法来衡量这两个分布之间的差距。这正是优化运输(尤其是Wasserstein距离)在数据科学中变得如此有用的原因。然而,Wasserstein距离并不是衡量两个概率分布相距距离的唯一指标。事实上,由于它们与物理学和信息论的联系,L-2距离和Kullback-Leibler(KL)散度这两种选择在历史上更为常见。Wasserstein距离相对于这些替代方案的主要优势在于,它在计算距离时同时考虑了值及其概率,而L-2距离和KL散度仅考虑概率。下图显示了一个关于三个虚构的国家收入的人工数据集的示例。  

最优运输及其在公平性中的应用

在这种情况下,由于分布不重叠,蓝色和品红色分布之间的L-2距离(或KL散度)将与蓝色和绿色分布之间的L-2距离大致相同。另一方面,蓝色和品红色分布之间的Wasserstein距离将远小于蓝色和绿色分布之间的Wasserstein距离,因为值之间存在显著差异(水平分离)。Wasserstein距离的这一特性使其非常适合量化分布之间的差异,特别是数据集之间的差异。  

以最优运输实现公平  

随着每天收集大量数据,机器学习在许多行业中变得越来越普遍,数据科学家必须越来越小心谨慎,不要让他们的分析和算法延续数据中现有的偏差和偏差永久化。例如,如果住房抵押贷款批准数据集包含关于申请者种族的信息,但由于使用的方法或无意识偏差,少数族裔在收集过程中受到歧视,则基于该数据训练的模型将在一定程度上反映潜在的偏差。

优化运输可以从两个方面帮助缓解这种偏差和提高公平性。第一种也是最简单的方法是使用Wasserstein距离来确定数据集中是否存在潜在偏差。例如,可以估计批准给女性的贷款金额分布和批准给男性的贷款金额分配之间的Wasserstein距离,如果Wasserstein距离非常大,即具有统计显著性,那么可能怀疑存在潜在偏差。这种测试两组之间是否存在差异的想法在统计学中被称为双样本假设检验。

或者,当底层数据集本身存在偏差时,甚至可以使用最优运输来强制模型中的公平性。从实际的角度来看,这非常有用,因为许多真实的数据集会表现出一定程度的偏差,并且收集无偏差的数据可能非常昂贵、耗时或不可行。因此,使用现有的数据更为实际,无论数据有多不完善,并尝试确保模型减轻这种偏差。这是通过在模型中强制实施称为强人口统计奇偶性的约束来实现的,该约束迫使模型预测在统计上独立于任何敏感属性。一种方法是将模型预测的分布映射到不依赖于敏感属性的调整预测的分布。然而,调整预测也会改变模型的性能和准确性,因此在模型性能和模型对敏感属性的依赖程度(即公平性)之间存在权衡。  

通过尽可能少地更改预测以确保最佳模型性能,同时仍保证新预测独立于敏感属性,从而实现最佳运输。这种调整之后的模型预测的新分布被称为Wasserstein重心,在过去十年中一直是许多研究的主题。Wasserstein重心类似于概率分布的平均值,因为它最小化了从自身到所有其他分布的总距离。下图显示了三个分布(绿色、蓝色和品红色)以及它们的Wasserstein重心(红色)。  

最优运输及其在公平性中的应用

在上面的示例中,假设基于包含一个敏感属性(例如婚姻状况)的数据集构建了一个模型来预测某人的年龄和收入,该属性可以取三个可能的值:单身(蓝色)、已婚(绿色)和丧偶/离婚(品红色)。散点图显示了每个不同值的模型预测分布。但是希望调整这些值,以便新模型的预测对一个人的婚姻状况视而不见,可以使用最佳运输将这些分布中的每一个映射到红色的重心。因为所有值都映射到相同的分布,不能再根据收入和年龄来判断一个人的婚姻状况,反之亦然。重心尽可能地保留了模型的保真度。  

企业和政府决策中使用的数据和机器学习模型越来越普遍,这导致了新的社会和道德问题的出现,即如何确保这些模型的公平应用。由于收集方式的性质,许多数据集包含某种偏差,因此在它们上训练的模型不会加剧这种偏差或任何历史歧视,这一点很重要。最优运输只是解决这一问题的一种方法,近年来这一问题一直在加剧。如今,有快速有效的方法来计算最佳运输地图和距离,使这种方法适用于现代大型数据集。随着人们越来越依赖基于数据的模型和洞察力,公平性已经并将继续成为数据科学的核心问题,而最佳运输将在实现这一目标方面发挥关键作用。

原文标题:Optimal Transport and its Applications to Fairness​,作者:Terrence Alsup​

以上是最优运输及其在公平性中的应用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文转载于:51CTO.COM。如有侵权,请联系admin@php.cn删除
2023年机器学习的十大概念和技术2023年机器学习的十大概念和技术Apr 04, 2023 pm 12:30 PM

机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。 本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。2023年机器学习的十大概念和技术是一个教计算机从数据中学习的过程,无需明确的编程。机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。为了保持领先,数据科学家应该关注其中一些网站,以跟上最新的发展。这将有助于了解机器学习中的技术如何在实践中使用,并为自己的业务或工作领域中的可能应用提供想法。2023年机器学习的十大概念和技术:1. 深度神经网

人工智能自动获取知识和技能,实现自我完善的过程是什么人工智能自动获取知识和技能,实现自我完善的过程是什么Aug 24, 2022 am 11:57 AM

实现自我完善的过程是“机器学习”。机器学习是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径;它使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习来获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。机器学习主要研究三方面问题:1、学习机理,人类获取知识、技能和抽象概念的天赋能力;2、学习方法,对生物学习机理进行简化的基础上,用计算的方法进行再现;3、学习系统,能够在一定程度上实现机器学习的系统。

超参数优化比较之网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化超参数优化比较之网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化Apr 04, 2023 pm 12:05 PM

本文将详细介绍用来提高机器学习效果的最常见的超参数优化方法。 译者 | 朱先忠​审校 | 孙淑娟​简介​通常,在尝试改进机器学习模型时,人们首先想到的解决方案是添加更多的训练数据。额外的数据通常是有帮助(在某些情况下除外)的,但生成高质量的数据可能非常昂贵。通过使用现有数据获得最佳模型性能,超参数优化可以节省我们的时间和资源。​顾名思义,超参数优化是为机器学习模型确定最佳超参数组合以满足优化函数(即,给定研究中的数据集,最大化模型的性能)的过程。换句话说,每个模型都会提供多个有关选项的调整“按钮

得益于OpenAI技术,微软必应的搜索流量超过谷歌得益于OpenAI技术,微软必应的搜索流量超过谷歌Mar 31, 2023 pm 10:38 PM

截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。 3月23日消息,外媒报道称,分析公司Similarweb的数据显示,在整合了OpenAI的技术后,微软旗下的必应在页面访问量方面实现了更多的增长。​​​​截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。这些数据是微软在与谷歌争夺生

荣耀的人工智能助手叫什么名字荣耀的人工智能助手叫什么名字Sep 06, 2022 pm 03:31 PM

荣耀的人工智能助手叫“YOYO”,也即悠悠;YOYO除了能够实现语音操控等基本功能之外,还拥有智慧视觉、智慧识屏、情景智能、智慧搜索等功能,可以在系统设置页面中的智慧助手里进行相关的设置。

人工智能在教育领域的应用主要有哪些人工智能在教育领域的应用主要有哪些Dec 14, 2020 pm 05:08 PM

人工智能在教育领域的应用主要有个性化学习、虚拟导师、教育机器人和场景式教育。人工智能在教育领域的应用目前还处于早期探索阶段,但是潜力却是巨大的。

30行Python代码就可以调用ChatGPT API总结论文的主要内容30行Python代码就可以调用ChatGPT API总结论文的主要内容Apr 04, 2023 pm 12:05 PM

阅读论文可以说是我们的日常工作之一,论文的数量太多,我们如何快速阅读归纳呢?自从ChatGPT出现以后,有很多阅读论文的服务可以使用。其实使用ChatGPT API非常简单,我们只用30行python代码就可以在本地搭建一个自己的应用。 阅读论文可以说是我们的日常工作之一,论文的数量太多,我们如何快速阅读归纳呢?自从ChatGPT出现以后,有很多阅读论文的服务可以使用。其实使用ChatGPT API非常简单,我们只用30行python代码就可以在本地搭建一个自己的应用。使用 Python 和 C

人工智能在生活中的应用有哪些人工智能在生活中的应用有哪些Jul 20, 2022 pm 04:47 PM

人工智能在生活中的应用有:1、虚拟个人助理,使用者可通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事;2、语音评测,利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用;3、无人汽车,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标;4、天气预测,通过手机GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
2 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
仓库:如何复兴队友
4 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island冒险:如何获得巨型种子
4 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

PhpStorm Mac 版本

PhpStorm Mac 版本

最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

视觉化网页开发工具

SecLists

SecLists

SecLists是最终安全测试人员的伙伴。它是一个包含各种类型列表的集合,这些列表在安全评估过程中经常使用,都在一个地方。SecLists通过方便地提供安全测试人员可能需要的所有列表,帮助提高安全测试的效率和生产力。列表类型包括用户名、密码、URL、模糊测试有效载荷、敏感数据模式、Web shell等等。测试人员只需将此存储库拉到新的测试机上,他就可以访问到所需的每种类型的列表。

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一个PHP/MySQL的Web应用程序,非常容易受到攻击。它的主要目标是成为安全专业人员在合法环境中测试自己的技能和工具的辅助工具,帮助Web开发人员更好地理解保护Web应用程序的过程,并帮助教师/学生在课堂环境中教授/学习Web应用程序安全。DVWA的目标是通过简单直接的界面练习一些最常见的Web漏洞,难度各不相同。请注意,该软件中

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。