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周智伟马萨诸塞大学等提出设计安全机器学习算法的通用框架

7月23日 赤雷榭投稿
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  美国马萨诸塞大学、斯坦福大学和巴西里约热内卢联邦大学合作,提出一种设计机器学习算法的通用框架,能够防止机器学习算法出现意外结果。
  近期,由机器学习算法内在缺陷引发的潜在严重后果引起了关注,如错误预测地质滑坡,错误判决刑事案件等。然而机器学习算法本身不提供防范意外结果的手段,算法的安全性通常由使用者负责,而使用者一般不具备这种能力。为此,研究人员提出了一种用于设计机器学习算法的框架,允许用户定义算法的意外结果,将安全问题由用户端转移到设计端。设计人员将机器算法的目标表示为Seldonian优化问题,用户将已知的算法可能的意外结果,表述为一个或多个概率约束条件,设计人员根据约束条件创建机器学习算法。根据这个框架设计了回归算法、分类算法和强化学习算法。回归算法根据男女学生9次入学考试的成绩,预测其大学头三个学期的平均学分绩点(GPA)。分类算法用于预测学生GPA是否会高于3。0。强化学习算法用于确定1型糖尿病人的胰岛素注射量。结果表明,新设计的回归算法避免了对学生性别的歧视,分类算法避免了5种常见的不公平预测,强化学习算法避免了病人低血糖情况。
  这项研究为机器学习算法开发提供了一种设计人员和用户合作的方式,有助于机器学习算法更安全地应用在日常生活、医疗制药、国防安全等领域。
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