可信机器学习综述

文章预览

机器学习技术不断发展，在许多领域都有广泛的应用并展现出超出人类本身的能力。但机器学习方法利用不 当或决策存在偏差，反而会损害人们的利益，特别是在一些敏感安全需求高的领域，如金融、医疗等，人们越来越 重视机器学习的可信研究。目前，机器学习技术普遍存在一些缺点，如对代表性不足的群体存在偏见、缺乏用户隐 私保护、缺乏模型可解释性、容易受到威胁攻击等。这些缺点降低了人们对机器学习方法的信任。尽管研究者已针 对这些不足进行了深入探索，但缺乏一个整体的框架与方法系统地提供机器学习的可信分析。因此本文针对机器学 习的公平性、可解释性、鲁棒性与隐私 4 个要素归纳总结了现阶段主流的定义、指标、方法与评估，然后讨论了各 要素之间的关系，并结合机器学习全生命周期构建了一个可信机器学习框架。 ………………………………