Evaluando la justicia en el aprendizaje autosupervisado

El Aprendizaje Auto-Supervisado (SSL) es un método para entrenar modelos grandes que empieza con un aprendizaje no supervisado antes de pasar a una fase de aprendizaje supervisado usando datos y etiquetas específicos. Esta técnica ha mostrado buenos resultados en comparación con métodos tradicionales. Sin embargo, hay poca investigación sobre cómo el SSL afecta la equidad en los modelos de aprendizaje automático, especialmente en cómo estos modelos se desempeñan en diferentes Grupos Demográficos.

La idea detrás de esta investigación es ver si los modelos entrenados con SSL desarrollan Representaciones de datos menos sesgadas. Esto significa que queremos averiguar si el SSL puede ayudar a crear modelos que traten a todos por igual, sin importar su contexto demográfico. Para lograrlo, diseñamos un marco para evaluar la equidad en SSL, que incluye varias etapas como definir el conjunto de datos, pre-entrenamiento, Ajuste fino y evaluación de cómo trata el modelo a diferentes grupos demográficos.

#Marco para Evaluar la Equidad en SSL

Creamos un marco de cinco etapas para evaluar la equidad en SSL. Las etapas son:

1. Definición de Requerimientos del Conjunto de Datos: El conjunto de datos debe incluir al menos una característica protegida, como edad, género o raza. Debe tener suficientes datos de varios usuarios para permitir comparaciones justas. El conjunto de datos también debe incluir múltiples tipos (o modalidades) de datos, como diferentes lecturas de sensores, y debe ser accesible públicamente para garantizar la transparencia.

2. Pre-entrenamiento: Durante esta etapa, se aplica un método de aprendizaje auto-supervisado al conjunto de datos, permitiendo que el modelo aprenda de los datos sin etiquetas humanas.

3. Ajuste Fino: Usamos una estrategia llamada descongelamiento gradual durante esta etapa. Aquí, comenzamos congelando las capas del modelo y solo entrenamos una parte de él. Luego, vamos descongelando gradualmente las capas una por una para ajustar el modelo de manera más efectiva.

4. Evaluación de la Similitud de Representaciones: Comprobamos cuán similares son las representaciones aprendidas por el modelo para diferentes grupos demográficos. Esto nos ayuda a entender si el modelo trata a los diferentes grupos de manera similar o diferente.

5. Procesos de Evaluación Específicos del Dominio: Finalmente, medimos qué tan bien se desempeña el modelo en aplicaciones prácticas, analizando varias métricas para identificar sesgos en las predicciones entre grupos.

#Importancia de la Equidad en el Aprendizaje Automático

La equidad en el aprendizaje automático es un tema importante. Muchas aplicaciones del mundo real, especialmente en áreas sensibles como la salud, pueden tener graves consecuencias si los modelos son sesgados. Por ejemplo, si un modelo clasifica erróneamente condiciones en un grupo demográfico en comparación con otro, puede llevar a malos resultados.

Este estudio se centra en la equidad en SSL porque el SSL se está convirtiendo en una opción popular para entrenar modelos. Sin embargo, es crucial asegurar que estos modelos no perpetúen o amplifiquen los sesgos existentes en los datos.

#Antecedentes y Trabajo Relacionado

La investigación existente ha estudiado extensamente el rendimiento de los métodos de SSL, especialmente en áreas como visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, ha habido un enfoque limitado en la equidad en SSL, particularmente en dominios centrados en el ser humano. Aunque hay algunos ejemplos de SSL aplicados en el ámbito de la salud, el enfoque ha sido mayormente en el rendimiento en lugar de la equidad.

Los modelos entrenados con SSL a menudo aprenden de grandes conjuntos de datos no etiquetados, lo que puede ayudar a evitar algunos de los sesgos presentes en los datos etiquetados. Sin embargo, simplemente usar SSL no garantiza la equidad. Existen preocupaciones de que los modelos de SSL todavía podrían aprender representaciones sesgadas, especialmente si los datos de pre-entrenamiento están desbalanceados o reflejan sesgos existentes.

#Evaluando la Equidad

Para evaluar la equidad, miramos varias métricas que pueden mostrar cómo se trata a los diferentes grupos demográficos por parte del modelo. Estas métricas nos ayudan a entender si el modelo se desempeña igual de bien para todos o si hay discrepancias.

Consideramos métodos para medir la equidad grupal, que observa la precisión de las predicciones para diferentes grupos basados en atributos sensibles como género o raza.

#Conjuntos de Datos para la Evaluación

Probamos nuestro marco en tres conjuntos de datos del mundo real que contienen datos centrados en humanos. Estos conjuntos de datos incluyen varios tipos de información que pueden ser útiles para evaluar la equidad:

1. MIMIC: Este conjunto de datos contiene registros médicos y se utiliza para predecir la mortalidad hospitalaria basándose en variables clínicas como la frecuencia cardíaca y los niveles de oxígeno.

2. MESA: Este conjunto de datos consiste en datos de sueño recolectados de participantes para clasificar estados de sueño-vigilia.

3. GLOBEM: Este conjunto de datos incluye datos de comportamientos y encuestas recolectados a lo largo de varios años y se utiliza para tareas como la detección de depresión.

Cada uno de estos conjuntos de datos tiene diferentes niveles de sesgo de representación, lo que nos permite evaluar cómo se desempeña nuestro marco de equidad en escenarios diversos.

#Entrenamiento y Ajuste del Modelo

Para entrenar el modelo SSL, construimos una arquitectura específica diseñada para manejar datos de series temporales de manera efectiva. Usamos una red neuronal convolucional (CNN) con múltiples capas para extraer características de los datos.

Durante el ajuste fino, prestamos mucha atención a la configuración. Experimentamos con el congelamiento de diferentes capas del modelo para ver cómo impacta en el rendimiento y la equidad. Esto nos ayuda a entender la mejor manera de visualizar e interpretar los resultados.

#Resultados: Rendimiento y Equidad

En nuestra evaluación, encontramos que el aprendizaje auto-supervisado puede conducir a una mejor equidad mientras mantiene un buen rendimiento. Los modelos de SSL mostraron diferencias más pequeñas en el rendimiento entre grupos demográficos en comparación con modelos supervisados tradicionales.

#Hallazgos sobre SSL y Equidad

• Los modelos de SSL tendieron a tener menos sesgo en comparación con los modelos supervisados, indicando que podrían ofrecer resultados más justos entre varios grupos demográficos.
• Para ciertas estrategias de ajuste fino, observamos una mejora significativa en la equidad, con una reducción en la brecha de rendimiento entre los segmentos demográficos que mejor y peor se desempeñaron.

#Comparando el Rendimiento Entre Demográficos

Cuando observamos cómo se desempeñaron los modelos entre diferentes grupos, descubrimos variaciones notables. Ciertos grupos consistentemente mostraron un menor rendimiento tanto en modelos SSL como supervisados, ilustrando la necesidad de equidad en el diseño de modelos.

En general, estos resultados apoyan la idea de que el SSL puede mejorar la equidad en el aprendizaje automático, especialmente cuando los modelos son ajustados cuidadosamente.

#Conclusión

Los hallazgos de esta investigación sugieren que los métodos de aprendizaje auto-supervisado tienen el potencial de mejorar la equidad en aplicaciones de aprendizaje automático, particularmente en campos centrados en humanos como la salud. Nuestro marco para evaluar la equidad en SSL proporciona un enfoque estructurado para evaluar qué tan bien se desempeñan los modelos en diferentes grupos demográficos.

Si bien los resultados son prometedores, es crucial recordar que la equidad es un tema complejo. Los modelos entrenados con datos sesgados o insumos de mala calidad pueden seguir produciendo resultados injustos. Por lo tanto, se necesita una exploración adicional y métodos adicionales para asegurar la equidad en los modelos de aprendizaje automático.

La investigación tiene implicaciones sobre cómo pensamos e implementamos SSL en escenarios del mundo real. Al centrarnos en la equidad como parte del proceso de entrenamiento, podemos trabajar hacia el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático que sean más equitativos y beneficiosos para todos los usuarios, independientemente de su contexto.

En resumen, a medida que el SSL continúa ganando tracción, es vital mantener en mente la equidad, asegurando que estos modelos contribuyan positivamente a la sociedad evitando y mitigando sesgos que puedan existir en los datos.