23、机器学习中的迁移学习、算法偏差与漂移应对

机器学习中的迁移学习、算法偏差与漂移应对

在机器学习和数据科学领域，我们会遇到诸多挑战，其中迁移学习（TL）、算法偏差以及模型和数据漂移是关键问题。下面将深入探讨这些内容。

迁移学习与预训练模型

迁移学习能让我们利用少量标注数据，将现成模型转化为强大的预测模型。预训练模型经过大量数据和时间的训练，为我们提供了坚实的基础，帮助我们克服计算资源和数据可用性的限制。常见的预训练模型包括基于图像的 VGG16 和 ResNet，以及基于文本的 BERT 和 GPT。

迁移学习有多种形式，如归纳式、直推式和无监督式，每种形式都为机器学习工具箱增添了不同维度。通过实际例子，我们看到了如何应用 BERT 模型进行文本分类，以及使用视觉变换器进行图像分类。然而，迁移学习和预训练模型并非能解决所有数据科学问题，数据科学家需要判断何时以及如何有效部署这些强大方法。

算法偏差

算法偏差是机器学习领域的关键问题。当系统有意或无意地产生不公平或对某些个人或群体有系统偏见的输出时，就会出现算法偏差。这种偏见往往源于系统从存在固有社会偏见的现有数据中学习。

公平性的定义

在机器学习中，公平性定义为不存在任何偏差。但实现公平性是一个复杂的过程，需要在模型创建的每一步进行仔细管理。

受保护特征

受保护特征是可能引入偏差的属性，可能是法律规定的，如种族和性别，也可能源于组织价值观，如位置或邮政编码。这些特征在机器学习模型中使用时，可能导致有偏差或歧视性的决策。

算法偏差的类型

• 不同影响（Disparate im