亚马逊机器学习大学推出"负责任AI"课程 - 聚焦AI偏见缓解与公平性实践

亚马逊机器学习大学推出"负责任AI"课程

亚马逊机器学习大学(MLU)最新发布"负责任AI——偏见缓解与公平性标准"课程。这个免费的在线公开课程教授负责任AI的多维度实践，包括数据准备、模型训练中的偏见缓解等关键技术环节。

该课程与AWS新推出的"AI服务卡片"形成互补，后者提供关于预期用例和限制的负责任AI文档。课程开发者Mia Mayer是MLU讲师兼数据科学家，她在访谈中详解课程架构：

课程架构与受众

• 入门级技术课程：面向具备Python基础的技术人员
• 全生命周期覆盖：从数据收集到模型部署的完整ML流程
• 实践资源：
  • 视频讲座与白皮书
  • 集成AWS服务的代码示例
  • 最终项目要求实施自选偏见缓解技术

技术要点

1. 偏见测量方法：量化不同子群体间的模型表现差异
2. 公平性指标：需同时评估模型性能与公平性（如准确率+ demographic parity）
3. 缓解技术：包括预处理（数据重加权）、处理中（约束优化）、后处理（阈值调整）三类方法

典型应用场景

• 分类任务：贷款审批/广告投放系统中的公平性约束
• 翻译模型：处理性别代词时的偏差修正（课程引用包含1150个文本段的9语言测试集）

技术挑战

• 公平与性能权衡：完全公平的模型可能拒绝所有申请者（100%公平但0效用）
• 动态评估：需持续监控生产环境中的模型表现偏移

课程现可通过MLU官网免费获取，配套资源包括决策树集成方法、自然语言处理等进阶课程衔接。

"关键不是假设没有偏见，而是理解偏见来源并应用科学方法缓解" —— Mia Mayer强调实践中的可操作框架
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