机器学习的 7 个主要局限性
简介
机器学习彻底改变了这些领域，从医疗保健到金融再到交通运输。尽管如此，它也有其局限性，就像任何其他技术一样。必须了解这些限制，才能开发和有效使用机器学习算法。
我们将在本文中介绍七个重要的机器学习限制。这些限制包括更多的可解释性和透明度、偏见和歧视、过度拟合和欠拟合、计算资源、因果关系、道德考虑和数据质量差。我们将详细介绍每个限制，研究它存在的原因、它如何影响机器学习算法以及可能的解决方案。
机器学习的局限性
机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并在没有明确编程的情况下做出预测或判断的方法，它在人工智能 (AI) 中越来越受欢迎。机器学习与任何其他技术一样有其局限性，在实际情况下使用它之前必须考虑这些局限性。本文介绍了每个数据科学家、研究人员和工程师都应该知道的机器学习的主要限制。
1. 缺乏透明度和可解释性
机器学习的主要缺点之一是需要更多的透明度和可解释性。由于它们没有揭示判断是如何做出的或如何产生的，机器学习算法通常被称为"黑匣子"。这使得理解某个模型如何得出结论变得具有挑战性，并且在需要解释时可能会出现问题。例如，如果透明度和可解释性强，理解医疗保健中特定诊断背后的原因可能会更容易。
机器学习算法的一个关键缺点可能会在实际应用中产生重大影响，即它们需要更多的透明度和可解释性。由于它们没有揭示判断是如何做出的或如何产生的，机器学习算法有时被称为"黑匣子"。这可能会使理解某个模型如何得出结论变得具有挑战性，并且在需要解释时会带来问题。
通过解释提供对决策过程的更全面描述，从而提高透明度和可解释性。自然语言解释或决策树只是可用解释格式的两个示例。自然语言解释可以提供人类可读的决策过程描述，使非专家更容易理解。决策过程的可视化表示(例如决策树)可以提高透明度和可解释性。
2. 偏见和歧视
偏见和歧视的可能性是机器学习的一个重大缺陷。大型数据集可能存在数据偏见，用于训练机器学习系统。如果不解决这些偏见，机器学习系统可能会强化它们，产生有偏见的结果。
面部识别中使用的算法是机器学习偏见的一个例子。根据研究，面部识别软件对肤色较深的人表现较差，这导致有色人种的假阳性和假阴性率更高。这种偏见可能会产生严重后果，特别是在执法和安全应用中，假阳性可能会导致不公正的逮捕或其他不良结果。
最后，至关重要的是要了解机器学习算法中的偏见和歧视通常源于更大的社会和文化偏见。为了解决这些偏见，必须在机器学习算法的设计和使用中加大包容性和多样性的推动力。
3.过度拟合和欠拟合
机器学习算法通常有两个限制:过度拟合和欠拟合。过度拟合是指机器学习模型在新的未知数据上表现不佳，因为它需要简化，并且在训练数据上训练得太成功。另一方面，欠拟合是指机器学习模型过于简单，无法识别数据中的潜在模式，导致训练数据和新数据的性能均低于标准。
正则化、交叉验证和集成方法是可用于缓解过度拟合和欠拟合的技术示例。当模型被正则化时，会在损失函数中添加一个惩罚项，以防止模型变得过于复杂。交叉验证包括将数据分成训练集和验证集，以便评估模型的性能并调整其超参数。为了提高性能，集成方法结合了多种模型。
在使用机器学习开发预测模型时，过度拟合和欠拟合是常见问题。当模型在小数据集上过度训练且过于复杂时，就会发生过度拟合，这会导致训练数据性能良好，但对新数据的泛化能力较差。相反，当模型需要更复杂并充分表示数据中的潜在关系时，就会发生欠拟合，导致训练和测试数据的性能低于标准。使用正则化方法(如 L1 和 L2 正则化)是防止过度拟合的一种方法。在正则化过程中，目标函数会收到一个惩罚项，以限制模型参数的大小。另一种方法是提前停止，当模型在验证集上的性能停止提升时，训练就会停止。
评估机器学习模型性能和微调其超参数的常用方法是交叉验证。数据集被分成几部分，模型在每一部分上进行训练和测试。可以防止过度拟合，并可以更精确地估计模型的性能。
4. 数据可用性有限
机器学习面临的一个主要挑战是需要更多可用数据。机器学习算法需要大量数据来学习并产生精确的预测。然而，在许多领域，可能需要更多可用数据或仅限制对数据的访问。出于隐私方面的考虑，获取医疗数据可能很困难，而来自自然灾害等偶发事件的数据范围可能受到限制。
研究人员正在研究创建合成数据的新技术，这些数据可用于补充小型数据集以解决这一限制。为了扩大可用于训练机器学习算法的数据量，人们也在努力加强企业间的数据共享和协作。
机器学习的一个主要障碍是需要更多可用数据。解决这一限制需要跨行业和跨学科的共同努力，以改进数据收集、共享和强化，以确保机器学习算法能够继续在各种应用中发挥作用。
5. 计算资源
机器学习算法的计算成本可能很高，并且可能需要大量资源才能成功训练。这可能是一个主要障碍，特别是对于想要访问高性能计算资源的个人或小公司而言。分布式和云计算可用于绕过这一限制，但项目成本可能会上升。
对于庞大的数据集和复杂的模型，机器学习方法的计算成本可能很高。机器学习算法的可扩展性和可行性可能会因需要大量处理资源而受到阻碍。处理器速度、内存和存储等计算资源的可用性是机器学习的另一个限制。
使用云计算是克服计算资源障碍的一种方法。用户可以根据自己的需求使用云计算平台(如 Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure)来扩大或减少对计算机资源的使用，这些平台提供对计算资源的按需访问。维护计算资源的成本和难度可以大大降低。
为了降低计算需求，优化数据预处理管道和机器学习算法至关重要。这可能需要使用更有效的算法，降低数据的维度，并删除无意义或冗余的信息。
6. 缺乏因果关系
基于数据相关性的预测通常使用机器学习算法进行。机器学习算法可能无法揭示数据中潜在的因果关系，因为相关性并不总是意味着因果关系。当因果关系至关重要时，这可能会降低我们进行精确预测的能力。
缺乏因果关系是机器学习的主要缺点之一。机器学习算法的主要目的是在数据中寻找模式和相关性；然而，它们无法建立不同变量之间的因果关系。换句话说，机器学习模型可以根据看到的数据预测未来事件，但无法解释为什么会发生这样的事件。
使用机器学习模型进行判断的一个主要缺点是缺乏因果关系。例如，如果使用机器学习模型来预测消费者购买产品的可能性，它可能会发现与购买行为相关的年龄、收入和性别等因素。然而，该模型无法确定这些变量是否是购买行为的根源，或者是否存在进一步的潜在原因。
为了克服这一限制，机器学习可能需要与其他方法(如实验设计)相结合。研究人员可以通过操纵变量并观察这些变化如何影响实验设计的结果来确定因果关系。然而，与传统的机器学习技术相比，这种方法可能需要更多的时间和资源。
机器学习可以成为预测可观察数据结果的有用工具，但在根据这些预测做出决策时，必须意识到它的局限性。缺乏因果关系是机器学习系统的一个基本缺陷。要确定因果关系，可能需要使用机器学习以外的方法。
7. 道德考虑
当机器学习模型用于做出影响人们生活的判断时，可能会产生重大的社会、道德和法律影响。例如，当机器学习模型用于做出就业或贷款选择时，可能会对个人群体产生不同的影响。在采用机器学习模型时，还必须解决隐私、安全和数据所有权问题。
偏见和歧视的道德问题是一个主要问题。如果训练数据有偏见，或者算法不是以公平和包容的方式创建的，社会中的偏见和歧视可能会因机器学习算法而延续甚至放大。
另一个重要的道德因素是隐私。机器学习算法可以收集和处理大量个人数据，这引发了有关如何使用和保护这些数据的问题。
问责制和透明度也是至关重要的道德因素。必须确保机器学习算法是可见和可理解的，并且有系统让这些算法的创建者和用户对其行为负责。
最后，机器学习将如何影响社会存在道德问题。更复杂的机器学习算法可能会产生深远的社会、经济和政治影响，需要仔细分析和监管。
结论
总之，机器学习是一种有用的技术，但也有一些缺点。必须了解这些限制，才能开发和有效地使用机器学习算法。为了确保我们以造福社会的方式利用这项技术，随着机器学习的使用不断增长，意识到这些限制和困难至关重要。我们可以通过解决偏见、缺乏透明度和道德考虑等问题来开发更准确、更可靠、更具包容性的机器学习算法。
