Sesgos en machine learning: al otro lado de la máquina

Las nuevas tecnologías sufren de una inclinación que, de no ser corregida, puede acabar con años de avance tecnológico

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A medida que los sistemas de aprendizaje automático se vuelven cada vez más frecuentes en nuestras vidas, abordar el sesgo algorítmico ha surgido como una preocupación crítica. Los sesgos en machine learning a menudo no son deseados, ya que pueden perpetuar las desigualdades sociales, reforzar los estereotipos y socavar la equidad.

Para fomentar un debate informado e impulsar un cambio positivo, es esencial comprender y mitigar el sesgo en el aprendizaje automático. Queremos fomentar las mejores ideas para promover un avance tecnológico de primera sin la necesidad de repetir los errores del pasado.

Comprender los tipos de sesgo: desentrañar las complejidades

A pesar del gran entendimiento que hay en la tecnología de hoy en día, la mayoría de los terminos quedan en un total anonimato. No por culpa de la cultura, sino por una terminología arraigada a las bases anglosajonas. El sesgo en el aprendizaje automático (o machine learning bias), implica una valorización inadecuada o resultados inexactos debido a una incorrecta categorización de la data usada como modelo.

Con esto dicho, es posible empezar familiarizarse con los diferentes tipos de sesgo que suelen manifestarse en los sistemas de aprendizaje automático. Desde el sesgo de datos hasta el sesgo algorítmico y de resultados, cada tipo puede afectar significativamente a los procesos de toma de decisiones. Es un deber el informarse y participar en distintos debates para profundizar en la comprensión de este tipo de fallas y sus implicaciones, sentando las bases para un diálogo constructivo.

Datos diversos y representativos: La base de la equidad

Construir modelos de aprendizaje automático a partir de datos diversos y representativos es crucial para evitar problemas a futuro. Primero, hay que asegurarse de que los conjuntos de datos de entrenamiento reflejan la diversidad de la población a la que se pretende servir, incluyendo varios aspectos demográficos, orígenes y perspectivas. Hay casos conocidos de distintas compañías, que van desde sistemas de reconocimiento facial hasta recomendaciones sin sentido en los buscadores más potentes de internet.

¿Qué se puede hacer para evitar este tipo de fallas? Primero que nada, hay que buscar y correjir activamente cualquier tipo sesgo presente en los datos a utilizar, curandolos metódicamente. De igual forma, se puede colaborar con expertos y comunidades enfocadas en el tema para crear un equipo capaz de identificarlos al momento.

Algoritmos transparentes y explicables: Arrojar luz sobre las decisiones

Promover la transparencia y la explicabilidad en sus algoritmos de aprendizaje automático es parte del proceso de mejora continua. De igual manera lo es fomentar el desarrollo de modelos interpretables que ofrecen explicaciones claras a los procesos de toma de decisiones. Al comprender cómo llegan los algoritmos a sus conclusiones, las partes interesadas pueden identificar posibles sesgos y tomar las medidas correctivas adecuadas.

Evaluación y supervisión continuas: Descubrir el sesgo a lo largo del tiempo

El sesgo en los sistemas de aprendizaje automático puede evolucionar y surgir con el tiempo sin importar que tan pulida se encuentre la data. La implementación de un marco sólido de evaluación y supervisión para detectar y abordar los sesgos en tiempo real, al igual que una evaluación periódicade los modelos, en cuanto a métricas de imparcialidad e indicadores de sesgo, toman ventaja de los análisis cuantitativos y cualitativos. Esta evaluación continua le permite identificar las desviaciones en la información, comprender sus causas profundas y perfeccionar sus modelos en consecuencia.

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Diseño ético y supervisión humana: Equilibrio entre automatización y juicio

Recuerde que los sistemas de aprendizaje automático deben diseñarse teniendo en cuenta consideraciones éticas. Asegúrese de que la supervisión humana está integrada en el proceso de toma de decisiones, permitiendo el juicio crítico y la intervención. Establezca mecanismos de revisión y auditoría de algoritmos para garantizar que se ajustan a los principios éticos y los valores sociales.

Colaboración y toma de decisiones inclusiva: Participación de las partes interesadas

Evitar los sesgos en machine learning requiere de colaboración y una toma de decisiones inclusiva. Involucrar a partes interesadas de diversos ámbitos, incluidos expertos en la materia, especialistas en ética y comunidades afectadas. Fomentar discusiones y debates abiertos en torno a la equidad algorítmica, con la participación de múltiples perspectivas para cuestionar supuestos y prejuicios. Este enfoque integrador permite el aprendizaje colectivo y el desarrollo de sistemas más equitativos.

Aprendizaje y adaptación continuos: Adoptar un proceso iterativo

Abordar los sesgos no deseados en los sistemas de aprendizaje automático es un viaje continuo. Adopte una cultura de aprendizaje y mejora continuos. Anime a su organización a invertir en educación y formación continuas sobre equidad algorítmica, manteniéndose al día de las últimas investigaciones y mejores prácticas. Al mantenerse informado y adaptable, puede contribuir activamente a la evolución de sistemas de aprendizaje automático justos e imparciales.

Mitigar los sesgos en machine learning requiere un esfuerzo colectivo y un debate informado. Comprendiendo las complejidades del sesgo, adoptando datos diversos y representativos, promoviendo la transparencia, la evaluación continua y el diseño ético, puede fomentar la equidad algorítmica. Participe en una toma de decisiones integradora, colabore con las partes interesadas y fomente una cultura de aprendizaje continuo.

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Augusto Morales

Director de Business News Academy
| Especialista SEO | Comunicador digital | Traductor

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