Equidad en aprendizaje automático: comparación de intervenciones de preprocesamiento y entrenamiento en un caso colombiano
DOI:
https://doi.org/10.61799/2216-0388.2338Palabras clave:
aprendizaje automático, destilación de conocimiento, equidad algorítmica, inteligencia artificial, toma de decisionesResumen
Esta investigación tuvo como objetivo evaluar si la equidad alcanzada por clasificadores tradicionales mediante intervenciones de preprocesamiento puede transferirse a un perceptrón multicapa mediante destilación de conocimiento, y si el uso del regularizador MinDiff aporta una mejora adicional en la reducción de la disparidad de falsos negativos entre sexos en un clasificador de acceso al Beneficio de Inserción Económica en Colombia. Para ello se aplicó un diseño experimental por fases con registros administrativos de personas desmovilizadas: con una arquitectura de perceptrón multicapa fija se evaluaron diferentes intervenciones que combinaron reponderación, análisis de componentes principales, MinDiff, adversarial debiasing y seis estrategias de destilación desde dos maestros mitigados, con cinco semillas, tres particiones estratificadas, intervalos de confianza BCa, prueba de Wilcoxon con corrección de Holm y frontera de Pareto. Los experimentos mostraron que la destilación de los modelos maestros previamente analizados produjo una disminución en la diferencia entre tasas de falsos negativos, en comparación con el perceptrón multicapa de referencia. La destilación redujo la diferencia entre las tasas de falsos negativos respecto al MLP de referencia. Los menores valores se obtuvieron al combinar las probabilidades de los maestros. Con ponderación por exactitud y MinDiff, FNR_DIF pasó de 0.000982 a 0.000502, mientras el recall se mantuvo en 0,999598. La reducción de FNR_DIF fue descriptiva entre las ejecuciones; en DPD y recall sí se obtuvieron diferencias estadísticamente significativas. Accuracy presentó una disminución moderada.
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