减少机器学习偏见：Haewon Jeong的研究与Girls’ AI Bootcamp

留学申请微信咨询

微信扫描左侧二维码

或点击下方按钮咨询

在当今数据驱动的世界中，机器学习和人工智能（AI）技术在各个领域的应用日益广泛。然而，随着这些技术的普及，随之而来的一个重要问题是如何确保这些技术的公平性和无偏性。加州大学圣塔芭芭拉分校（2024USNews美国大学排名：35）的电气与计算机工程系助理教授Haewon Jeong在她的研究中，特别关注了机器学习模型在教育应用中的歧视性问题，并提出了一系列方法来减轻这些偏见。

Jeong在哈佛大学做博士后研究时，发现了机器学习模型在教育应用中存在的歧视性问题。她意识到，数据缺失是导致偏见的一个重要因素。数据缺失可能会导致模型在训练过程中无法全面了解所有学生的情况，从而在预测和决策时产生偏见。为了应对这一问题，Jeong提出了一个三步流程来在数据准备的早期阶段减轻偏见，包括处理缺失值、编码数据和平衡数据。

Jeong的研究获得了国家科学基金会（NSF）的Early CAREER奖，资助金额为55.8万美元。这一奖项不仅是对她研究工作的认可，也为她提供了进一步深入研究的资金支持。Jeong的研究目标是开发一个软件库，帮助数据科学家在数据准备过程中考虑公平性。此外，她还计划举办“Girls’ AI Bootcamp”，吸引和培养女性学生进入人工智能领域。

机器学习模型在教育应用中的偏见

机器学习模型在教育应用中的偏见问题并非新鲜事。教育领域的数据通常包含学生的成绩、出勤记录、家庭背景等信息。这些数据在被用于训练机器学习模型时，如果存在偏见，可能会导致模型在预测学生成绩、推荐课程等方面产生不公平的结果。例如，如果某些学生群体的数据缺失较多，模型可能会对这些学生群体产生不利的预测。

在商业领域，机器学习技术已经被广泛应用于聊天机器人、推荐引擎、动态定价、客户流失建模、欺诈检测等方面。这些应用虽然在提升企业运营效率和客户体验方面发挥了重要作用，但同样面临着偏见问题。例如，推荐引擎可能会因为数据偏见而向某些用户群体推荐不适合的产品，欺诈检测系统可能会对某些特定群体产生误报。

数据缺失对机器学习偏见的影响

数据缺失是导致机器学习模型产生偏见的一个重要因素。在教育应用中，学生的成绩、出勤记录、家庭背景等数据可能会因为各种原因而不完整。这些缺失的数据会导致模型在训练过程中无法全面了解所有学生的情况，从而在预测和决策时产生偏见。

Jeong在她的研究中，提出了一个三步数据准备框架，以在处理缺失值、编码数据和平衡数据时插入公平性。首先，处理缺失值是确保数据完整性的关键步骤。通过填补缺失值或删除缺失值较多的数据，可以减少数据缺失对模型训练的影响。其次，编码数据是将原始数据转换为模型可以理解的格式。在这个过程中，确保编码方式的公平性非常重要。最后，平衡数据是指在训练数据集中确保不同群体的数据量相对均衡，以避免模型对某些群体产生偏见。

Haewon Jeong的三步流程

Jeong提出的三步流程包括处理缺失值、编码数据和平衡数据。这一流程的核心思想是通过在数据准备的早期阶段插入公平性，减少机器学习模型在训练过程中的偏见。

处理缺失值：数据缺失是导致偏见的一个重要因素。Jeong建议在数据准备过程中，首先要处理缺失值。可以通过填补缺失值或删除缺失值较多的数据来减少数据缺失对模型训练的影响。
编码数据：在将原始数据转换为模型可以理解的格式时，确保编码方式的公平性非常重要。例如，在对分类变量进行编码时，可以使用独热编码（one-hot encoding）等方法，避免因编码方式不当而引入偏见。
平衡数据：在训练数据集中，确保不同群体的数据量相对均衡，以避免模型对某些群体产生偏见。例如，可以通过过采样（oversampling）或欠采样（undersampling）的方法，平衡不同群体的数据量。

Girls’ AI Bootcamp

除了在技术层面上减少机器学习模型的偏见，Jeong还计划通过举办“Girls’ AI Bootcamp”来吸引和培养女性学生进入人工智能领域。人工智能和计算机科学领域的性别不平等问题一直备受关注。通过举办这样的训练营，Jeong希望能够激发更多女性学生对人工智能的兴趣，并为她们提供学习和发展的机会。

“Girls’ AI Bootcamp”不仅是一个技术培训项目，更是一个激励和支持女性学生的平台。在训练营中，学生们将有机会学习人工智能和机器学习的基础知识，参与实际项目，了解行业动态，并与业内专家交流。通过这样的活动，Jeong希望能够为女性学生提供一个展示和发展的平台，推动人工智能和计算机科学领域的性别平等。

结论

Haewon Jeong的研究不仅揭示了机器学习模型在教育应用中的偏见问题，还提出了一系列方法来减轻这些偏见。她的三步数据准备流程，包括处理缺失值、编码数据和平衡数据，为数据科学家在数据准备过程中考虑公平性提供了一个有效的框架。Jeong的研究获得了国家科学基金会的Early CAREER奖，这不仅是对她研究工作的认可，也为她提供了进一步深入研究的资金支持。

此外，Jeong还计划通过举办“Girls’ AI Bootcamp”来吸引和培养女性学生进入人工智能领域。通过这样的活动，Jeong希望能够激发更多女性学生对人工智能的兴趣，并为她们提供学习和发展的机会，推动人工智能和计算机科学领域的性别平等。

总的来说，Jeong的研究和她的Girls’ AI Bootcamp计划，不仅在技术层面上减少了机器学习模型的偏见，还在社会层面上推动了性别平等。这些努力将有助于构建一个更加公平和包容的人工智能和计算机科学领域。