જેમ જેમ વધુ ઉદ્યોગો ઑપરેશનને સ્વચાલિત કરવા અને પસંદગીઓ કરવા માટે અલ્ગોરિધમ્સની શક્તિનો ઉપયોગ કરે છે, તેમ સમકાલીન વિશ્વ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તેનું મશીન લર્નિંગ એક નિર્ણાયક ઘટક બની રહ્યું છે.
જ્યારે મશીન લર્નિંગ મોડલ વિવિધ સંસ્થાઓની નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાઓમાં એકીકૃત થાય છે ત્યારે મશીન લર્નિંગમાં પૂર્વગ્રહનો મુદ્દો ધ્યાનમાં લેવો મહત્વપૂર્ણ છે.
એલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા જનરેટ કરાયેલ પસંદગીઓ નિષ્પક્ષ છે અને પક્ષપાતથી રહિત છે તેની ખાતરી આપવા માટે મશીન લર્નિંગ મોડલ્સનો ઉપયોગ કરતી કોઈપણ સંસ્થા માટે ધ્યેય હોવો જોઈએ. મૉડલ આઉટપુટ પર ભરોસો કરી શકાય અને ન્યાયી તરીકે જોવામાં આવે તેની ખાતરી કરવા માટે, તેને ઓળખવું અને સંબોધવું નિર્ણાયક છે. મશીન શિક્ષણ પૂર્વગ્રહ
તે મોડેલની સ્પષ્ટતાના પ્રશ્નો સાથે સંબંધિત છે, અથવા મશીન લર્નિંગ મોડલ કેવી રીતે નિષ્કર્ષ પર પહોંચ્યું તે સમજવા માટે વ્યક્તિ માટે કેટલું સરળ છે. વલણો અને દાખલાઓ કે જે મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સ મેપ કરે છે અને શીખે છે તે સીધા માનવ વિકાસ દ્વારા નહીં પણ ડેટામાંથી જ આવે છે.
જો તેને નિયંત્રિત અને તપાસવામાં ન આવે તો મશીન લર્નિંગમાં પૂર્વગ્રહ વિવિધ કારણોસર ઉભરી શકે છે. જ્યારે કોઈ મોડેલ તૈનાત કરવામાં આવે છે, ત્યારે તે વારંવાર એવી પરિસ્થિતિઓનો સામનો કરે છે જે તાલીમ ડેટાના નમૂનામાં ચોક્કસ રીતે પ્રતિબિંબિત થતી નથી.
ડેટાના આ અપ્રતિનિધિત્વ વિનાના તાલીમ સેટ માટે મોડેલ ઓવરફિટિંગ હોઈ શકે છે. તાલીમ ડેટાની ઉત્કૃષ્ટ ગુણવત્તા હોવા છતાં, વ્યાપક સાંસ્કૃતિક પ્રભાવોના પરિણામે ઐતિહાસિક પૂર્વગ્રહથી મોડલ હજુ પણ પ્રભાવિત થઈ શકે છે.
એકવાર અમલમાં આવ્યા પછી, પક્ષપાતી મોડલ ચોક્કસ જૂથોની તરફેણ કરી શકે છે અથવા ચોક્કસ ડેટા સબસેટ્સ સાથે ચોકસાઈ ગુમાવી શકે છે. આના પરિણામે એવા ચુકાદા થઈ શકે છે જે વ્યક્તિઓના ચોક્કસ જૂથને અયોગ્ય રીતે સજા કરે છે, જેની વાસ્તવિક દુનિયા પર નકારાત્મક અસરો થઈ શકે છે.
આ લેખ મશીન લર્નિંગ પૂર્વગ્રહની ચર્ચા કરે છે, જેમાં તે શું છે, તેને કેવી રીતે શોધી શકાય, તેનાથી થતા જોખમો અને ઘણું બધું.
તો, મશીન લર્નિંગ બાયસ શું છે?
મશીન લર્નિંગ પ્રક્રિયા દરમિયાન કરવામાં આવેલી ખોટી ધારણાઓના પરિણામે વ્યવસ્થિત રીતે પૂર્વગ્રહયુક્ત આઉટપુટ ઉત્પન્ન કરતી અલ્ગોરિધમને મશીન લર્નિંગ બાયસ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, જેને અલ્ગોરિધમ બાયસ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે અથવા AI બાયસ તરીકે ઓળખાય છે.
મશીન લર્નિંગ બાયસ એ ડેટાના ચોક્કસ સેટ અથવા ડેટાના સબસેટની તરફેણ કરવા માટે મોડેલનું વલણ છે; તે વારંવાર બિન-પ્રતિનિધિ તાલીમ ડેટાસેટ્સ દ્વારા લાવવામાં આવે છે. ડેટાના ચોક્કસ સંગ્રહ સાથે, પક્ષપાતી મોડલ ઓછું પ્રદર્શન કરશે, જે તેની ચોકસાઈને નુકસાન પહોંચાડશે.
વાસ્તવિક-વિશ્વના સેટિંગમાં, આનો અર્થ એ થઈ શકે છે કે પૂર્વગ્રહયુક્ત તાલીમ ડેટાના પરિણામે મોડેલનું આઉટપુટ ચોક્કસ જાતિ, વસ્તી વિષયક અથવા લિંગની તરફેણમાં આવ્યું છે.
પરિણામે, મશીન લર્નિંગના આઉટપુટ અન્યાયી અથવા ભેદભાવપૂર્ણ હોઈ શકે છે. બિન-પ્રતિનિધિ તાલીમ ડેટાસેટ્સ પૂર્વગ્રહમાં ફાળો આપી શકે છે મશીન લર્નિંગમાં.
જો પ્રશિક્ષણ ડેટાનો અભાવ હોય અથવા ચોક્કસ ડેટા ગ્રૂપિંગનો વધુ પડતો પ્રતિનિધિ હોય તો પરિણામી મોડલ અન્ય, અન્ડરપ્રેઝેન્ટેડ કેટેગરીઝ તરફ પક્ષપાતી હોઈ શકે છે. જો પ્રશિક્ષણ ડેટાનો નમૂનો વાસ્તવિક-વિશ્વના જમાવટ પર્યાવરણ સાથે ચોક્કસ રીતે મેળ ખાતો ન હોય તો આવું થઈ શકે છે.
હેલ્થકેર ઉદ્યોગમાં મશીન લર્નિંગ, જેનો ઉપયોગ જાણીતા રોગો અથવા બીમારીઓ સામે દર્દીના ડેટાને તપાસવા માટે થઈ શકે છે, તેનું મુખ્ય ઉદાહરણ છે. જ્યારે તેનો યોગ્ય ઉપયોગ કરવામાં આવે ત્યારે મોડલ તબીબી પ્રેક્ટિશનરોના હસ્તક્ષેપને ઝડપી બનાવી શકે છે.
જો કે, પૂર્વગ્રહ શક્ય છે. જ્યારે વૃદ્ધ દર્દીમાં સંભવિત માંદગીની આગાહી કરવા માટે કહેવામાં આવે છે, ત્યારે મોડેલ સારી કામગીરી કરી શકતું નથી જો તેને બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતો તાલીમ ડેટા મોટે ભાગે નાની વય શ્રેણીના દર્દીના ડેટાનો સમાવેશ કરે છે.
વધુમાં, ઐતિહાસિક આંકડાઓ વિકૃત કરી શકાય છે. દાખલા તરીકે, કારણ કે ઐતિહાસિક રીતે, મોટાભાગના કર્મચારીઓ પુરુષો હતા, નોકરીના ઉમેદવારોને ફિલ્ટર કરવા માટે પ્રશિક્ષિત મોડેલ પુરૂષ અરજદારોની તરફેણ કરશે.
મશીન લર્નિંગ પૂર્વગ્રહ બંને દૃશ્યોમાં મોડેલની ચોકસાઈ પર પ્રભાવ પાડશે અને સૌથી ખરાબ સંજોગોમાં, તે ભેદભાવપૂર્ણ અને અન્યાયી નિષ્કર્ષમાં પરિણમી શકે છે.
કોઈ પક્ષપાત નથી તેની ખાતરી કરવા માટે નિર્ણયોની કાળજીપૂર્વક સમીક્ષા કરવી જોઈએ મશીન લર્નિંગ મોડેલો વધુ અને વધુ મેન્યુઅલ કામગીરી બદલો. પરિણામે, કોઈપણ સંસ્થામાં મોડલ ગવર્નન્સ પ્રેક્ટિસમાં મશીન લર્નિંગ પૂર્વગ્રહ માટે દેખરેખનો સમાવેશ થવો જોઈએ.
મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ દ્વારા ઘણાં વિવિધ ઉદ્યોગોમાં વિવિધ પ્રકારની નોકરીઓ પૂર્ણ કરવામાં આવી રહી છે. આજે, મોડેલોનો ઉપયોગ વધુને વધુ મુશ્કેલ પ્રક્રિયાઓને સ્વચાલિત કરવા અને સૂચનો જનરેટ કરવા માટે થાય છે. આ નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયામાં, પૂર્વગ્રહનો અર્થ એ થાય છે કે એક મોડેલ શીખેલા પૂર્વગ્રહના આધારે બીજા પર એક ચોક્કસ જૂથની તરફેણ કરી શકે છે.
જ્યારે વાસ્તવિક પરિણામો સાથે અસુરક્ષિત નિર્ણયો લેવા માટે વપરાય છે, ત્યારે આના ગંભીર પરિણામો આવી શકે છે. જ્યારે લોનની અરજીઓને આપમેળે મંજૂર કરવા માટે વપરાય છે, દાખલા તરીકે, પક્ષપાતી મોડલ ચોક્કસ વસ્તીને પૂર્વગ્રહ કરી શકે છે. નિયમન કરેલા વ્યવસાયોમાં જ્યાં કોઈપણ ક્રિયાઓનું નિરીક્ષણ અથવા ચકાસણી કરી શકાય છે, આ ધ્યાનમાં લેવાનું ખાસ કરીને નિર્ણાયક પરિબળ છે.
મશીન લર્નિંગ બાયસ પ્રકારો
- અલ્ગોરિધમ પૂર્વગ્રહ - આવું ત્યારે થાય છે જ્યારે એલ્ગોરિધમમાં કોઈ બગ હોય કે જે ગણતરીઓ કરે છે જે મશીન લર્નિંગ ગણતરીઓ ચલાવે છે.
- નમૂના પૂર્વગ્રહ - જ્યારે ડેટાનો ઉપયોગ થતો હતો મશીન લર્નિંગને તાલીમ આપો મોડેલમાં સમસ્યા છે, આ થાય છે. આ પ્રકારના પૂર્વગ્રહના કિસ્સામાં, સિસ્ટમને તાલીમ આપવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટાની માત્રા અથવા ગુણવત્તા અપૂરતી છે. એલ્ગોરિધમને એ માનવા માટે પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવશે કે તમામ શિક્ષકો સ્ત્રી છે જો, દાખલા તરીકે, તાલીમ ડેટા સંપૂર્ણપણે સ્ત્રી શિક્ષકોનો સમાવેશ કરે છે.
- બાકાત પૂર્વગ્રહ - આ ત્યારે થાય છે જ્યારે ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટાના સેટમાંથી નિર્ણાયક ડેટા પોઇન્ટ ગેરહાજર હોય, જે કદાચ મોડલર્સ ગુમ થયેલ ડેટા પોઇન્ટના મહત્વને સમજવામાં નિષ્ફળ જાય તો આવી શકે છે.
- પૂર્વગ્રહ પૂર્વગ્રહ - આ ઉદાહરણમાં, મશીન લર્નિંગ પોતે જ પક્ષપાતી છે કારણ કે સિસ્ટમને તાલીમ આપવા માટે વપરાતો ડેટા પૂર્વગ્રહ, સ્ટીરિયોટાઇપ્સ અને ખોટી સામાજિક ધારણાઓ જેવા વાસ્તવિક-વિશ્વના પૂર્વગ્રહોને પ્રતિબિંબિત કરે છે. દાખલા તરીકે, જો મેડિકલ પ્રોફેશનલ્સના ડેટાને કોમ્પ્યુટર સિસ્ટમમાં સમાવવામાં આવે જેમાં માત્ર પુરૂષ ચિકિત્સકો અને સ્ત્રી નર્સોનો સમાવેશ થતો હોય, તો આરોગ્યસંભાળ કામદારો વિશે વાસ્તવિક-વિશ્વ લિંગ સ્ટીરિયોટાઇપ કાયમી રહેશે.
- માપન પૂર્વગ્રહ - નામ સૂચવે છે તેમ, આ પૂર્વગ્રહ ડેટાની ગુણવત્તા અને તેને એકત્રિત કરવા અથવા મૂલ્યાંકન કરવા માટે વપરાતી પદ્ધતિઓ સાથેના મૂળભૂત મુદ્દાઓથી પરિણમે છે. વજનનું ચોક્કસ મૂલ્યાંકન કરવા માટે તાલીમ આપવામાં આવતી સિસ્ટમ પક્ષપાતી હશે જો પ્રશિક્ષણ ડેટામાં સમાવિષ્ટ વજનને સતત રાઉન્ડઅપ કરવામાં આવે, અને કાર્યસ્થળના વાતાવરણનું મૂલ્યાંકન કરવા માટેની સિસ્ટમને તાલીમ આપવા માટે સંતુષ્ટ કર્મચારીઓની છબીઓનો ઉપયોગ પક્ષપાતી હોઈ શકે જો ચિત્રોમાંના કર્મચારીઓ જાણતા હોય. તેઓ સુખ માટે માપવામાં આવી રહ્યા હતા.
મશીન લર્નિંગમાં પૂર્વગ્રહમાં કયા પરિબળો ફાળો આપે છે?
જો કે મશીન લર્નિંગ પૂર્વગ્રહ માટે ઘણા કારણો છે, તે ઘણીવાર તાલીમ ડેટામાં જ પૂર્વગ્રહથી ઉદ્ભવે છે. પ્રશિક્ષણ ડેટામાં પૂર્વગ્રહો માટે ઘણા સંભવિત અંતર્ગત કારણો છે.
સૌથી સ્પષ્ટ ઉદાહરણ એ તાલીમ ડેટા છે, જે જમાવટ કરાયેલ સિસ્ટમમાં જોવા મળતી શરતોનો સબસેટ છે જે લાક્ષણિક નથી. આ એક કેટેગરીના અન્ડરપ્રેઝેન્ટેશન અથવા બીજી કેટેગરીના અપ્રમાણસર જથ્થા સાથેનો તાલીમ ડેટા હોઈ શકે છે.
આને નમૂના પૂર્વગ્રહ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, અને તે બિન-રેન્ડમાઇઝ્ડ તાલીમ ડેટા સંગ્રહમાંથી પરિણમી શકે છે. ડેટાને એકત્રિત કરવા, પૃથ્થકરણ કરવા અથવા વર્ગીકૃત કરવા માટે વપરાતી પદ્ધતિઓ તેમજ ડેટાના ઐતિહાસિક મૂળ, તમામ ડેટામાં જ પૂર્વગ્રહ તરફ દોરી શકે છે.
માહિતી જ્યાં એકત્ર કરવામાં આવી હતી તે વિશાળ સંસ્કૃતિમાં ઐતિહાસિક રીતે પક્ષપાતી પણ હોઈ શકે છે.
મશીન લર્નિંગ પૂર્વગ્રહ મોટે ભાગે આના કારણે થાય છે:
- ઐતિહાસિક ડેટામાં મનુષ્યો અથવા સમાજ દ્વારા થતા પૂર્વગ્રહોનો ઉપયોગ અલ્ગોરિધમ્સને તાલીમ આપવા માટે થાય છે.
- તાલીમ ડેટા કે જે વાસ્તવિક દુનિયાના સંજોગોને પ્રતિબિંબિત કરતું નથી.
- નિરીક્ષણ કરેલ મશીન લર્નિંગ માટે લેબલિંગ અથવા ડેટા તૈયાર કરતી વખતે પૂર્વગ્રહ.
દાખલા તરીકે, તાલીમ ડેટામાં વિવિધતાનો અભાવ પ્રતિનિધિત્વ પૂર્વગ્રહનું કારણ બની શકે છે. વ્યાપક સંસ્કૃતિમાં ઐતિહાસિક પૂર્વગ્રહ દ્વારા મશીન લર્નિંગ મોડલ્સની ચોકસાઈ વારંવાર પ્રભાવિત થાય છે.
આને કેટલીકવાર સામાજિક અથવા માનવ પૂર્વગ્રહ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. સામાજિક પૂર્વગ્રહની સંભાવના ન હોય તેવા ડેટાનો વિશાળ સંગ્રહ શોધવો પડકારરૂપ બની શકે છે. મશીન લર્નિંગ જીવનચક્રનો ડેટા પ્રોસેસિંગ સ્ટેજ માનવ પૂર્વગ્રહ માટે સમાન રીતે સંવેદનશીલ છે.
ડેટા સાયન્ટિસ્ટ અથવા અન્ય નિષ્ણાત દ્વારા લેબલ અને પ્રોસેસ કરવામાં આવેલ ડેટા દેખરેખ હેઠળના મશીન લર્નિંગ માટે જરૂરી છે. ભલે તે વિવિધ પ્રકારના ડેટામાંથી ઉદ્ભવે છે જે સાફ કરવામાં આવે છે, ડેટા પોઈન્ટને લેબલ કરવાની રીત અથવા સુવિધાઓની પસંદગી, આ લેબલિંગ પ્રક્રિયામાં પૂર્વગ્રહ મશીન શિક્ષણમાં પૂર્વગ્રહ તરફ દોરી શકે છે.
મશીન લર્નિંગ બાયસ જોખમો
મોડલ ડેટા આધારિત નિર્ણય લેવાના સાધનો હોવાથી, એવું માનવામાં આવે છે કે તેઓ નિષ્પક્ષ નિર્ણયો આપે છે. મશીન લર્નિંગ મોડલ્સમાં વારંવાર પૂર્વગ્રહ હોય છે, જે પરિણામોને અસર કરી શકે છે.
વધુ અને વધુ ઉદ્યોગો જૂના સોફ્ટવેર અને પ્રક્રિયાઓની જગ્યાએ મશીન લર્નિંગનો અમલ કરી રહ્યા છે. જ્યારે વધુ જટિલ નોકરીઓ મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને સ્વચાલિત થાય છે ત્યારે પક્ષપાતી મોડેલ્સની વાસ્તવિક દુનિયામાં નકારાત્મક અસરો થઈ શકે છે.
મશીન લર્નિંગ અન્ય નિર્ણયો લેવાની પ્રક્રિયાઓથી અલગ નથી કે સંસ્થાઓ અને વ્યક્તિઓ અપેક્ષા રાખે છે કે તે પારદર્શક અને ન્યાયી છે. કારણ કે મશીન લર્નિંગ એ સ્વયંસંચાલિત પ્રક્રિયા છે, તેથી તેનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવેલ નિર્ણયો પ્રસંગોપાત વધુ નજીકથી તપાસવામાં આવે છે.
તે નિર્ણાયક છે કે સંસ્થાઓ જોખમોને સંબોધવા માટે સક્રિય બને કારણ કે મશીન લર્નિંગમાં પૂર્વગ્રહ કેટલીક વસ્તી પર વારંવાર ભેદભાવપૂર્ણ અથવા નકારાત્મક અસરો કરી શકે છે. નિયમન કરેલા સંદર્ભો માટે, ખાસ કરીને, મશીન લર્નિંગમાં પૂર્વગ્રહની શક્યતાને ધ્યાનમાં લેવી આવશ્યક છે.
દાખલા તરીકે, બેંકિંગમાં મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ પ્રારંભિક તપાસ પછી મોર્ટગેજ અરજદારોને આપમેળે સ્વીકારવા અથવા નકારવા માટે થઈ શકે છે. એક મોડેલ કે જે ઉમેદવારોના ચોક્કસ જૂથ તરફ પક્ષપાત કરે છે તે ઉમેદવાર અને સંસ્થા બંને પર હાનિકારક અસરો કરી શકે છે.
ડિપ્લોયમેન્ટ એન્વાયર્નમેન્ટમાં જોવા મળેલ કોઈપણ પૂર્વગ્રહ જ્યાં ક્રિયાઓની ચકાસણી થઈ શકે છે તે મોટી સમસ્યાઓ તરફ દોરી શકે છે. મોડેલ કદાચ કામ ન કરે અને, સૌથી ખરાબ સંજોગોમાં, તે જાણી જોઈને ભેદભાવપૂર્ણ પણ બની શકે છે.
પૂર્વગ્રહનું કાળજીપૂર્વક મૂલ્યાંકન કરવું જોઈએ અને તેના માટે તૈયાર થવું જોઈએ કારણ કે તેના પરિણામે મોડેલને જમાવટમાંથી સંપૂર્ણપણે દૂર કરવામાં આવી શકે છે. મૉડલના નિર્ણયોમાં આત્મવિશ્વાસ મેળવવા માટે મશીન લર્નિંગ પૂર્વગ્રહને સમજવાની અને તેને દૂર કરવાની જરૂર છે.
સંસ્થાની અંદર અને બાહ્ય સેવા ઉપભોક્તાઓ વચ્ચેના વિશ્વાસનું સ્તર મોડલ નિર્ણય લેવામાં કથિત પૂર્વગ્રહ દ્વારા પ્રભાવિત થઈ શકે છે. જો મૉડલ પર વિશ્વાસ ન હોય, ખાસ કરીને જ્યારે ઉચ્ચ-જોખમ પસંદગીઓનું માર્ગદર્શન કરવામાં આવે, તો તેઓ સંસ્થામાં તેમની સંપૂર્ણ ક્ષમતા માટે ઉપયોગમાં લેવાશે નહીં.
મૉડલની સમજાવવાની ક્ષમતાનું મૂલ્યાંકન કરતી વખતે, પૂર્વગ્રહ માટેનો હિસાબ એક પરિબળ હોવો જોઈએ જે ધ્યાનમાં લેવો જોઈએ. મોડલ પસંદગીઓની માન્યતા અને સચોટતા અનચેક કરેલ મશીન લર્નિંગ પૂર્વગ્રહ દ્વારા ગંભીર રીતે પ્રભાવિત થઈ શકે છે.
તે પ્રસંગોપાત ભેદભાવપૂર્ણ ક્રિયાઓમાં પરિણમી શકે છે જે ચોક્કસ લોકો અથવા જૂથોને અસર કરી શકે છે. વિવિધ મશીન લર્નિંગ મોડલ પ્રકારો માટે અસંખ્ય એપ્લિકેશનો અસ્તિત્વમાં છે, અને દરેક અમુક અંશે મશીન લર્નિંગ પૂર્વગ્રહ માટે સંવેદનશીલ છે.
મશીન લર્નિંગ પૂર્વગ્રહ આના દ્વારા સચિત્ર છે:
- પ્રશિક્ષણ ડેટામાં વિવિધતાની ગેરહાજરીને કારણે, કેટલાક વંશીય જૂથો માટે ચહેરાની ઓળખના અલ્ગોરિધમ્સ ઓછા સચોટ હોઈ શકે છે.
- પ્રોગ્રામ માનવ અથવા ઐતિહાસિક પૂર્વગ્રહને કારણે ડેટામાં વંશીય અને લિંગ પૂર્વગ્રહ શોધી શકે છે.
- ચોક્કસ બોલી અથવા ઉચ્ચાર સાથે, પ્રાકૃતિક ભાષાની પ્રક્રિયા વધુ સચોટ હોઈ શકે છે, અને તે ઉચ્ચારણ પર પ્રક્રિયા કરવામાં સક્ષમ ન પણ હોઈ શકે જે તાલીમ ડેટામાં અન્ડરપ્રેઝેન્ટેડ હોય.
મશીન લર્નિંગમાં પૂર્વગ્રહનું નિરાકરણ
જ્યારે પૂર્વગ્રહ જોવા મળે ત્યારે મોડલ્સનું નિરીક્ષણ કરવું અને ફરીથી તાલીમ આપવી એ મશીન લર્નિંગ પૂર્વગ્રહને સંબોધવાની બે રીત છે. મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં, મોડેલ પૂર્વગ્રહ એ તાલીમ ડેટામાં પૂર્વગ્રહનું સૂચક છે, અથવા ઓછામાં ઓછું પૂર્વગ્રહ મશીન શિક્ષણ જીવનચક્રના તાલીમ તબક્કા સાથે સંબંધિત હોઈ શકે છે.
મૉડલ લાઇફસાઇકલના દરેક તબક્કામાં પૂર્વગ્રહ અથવા મૉડલ ડ્રિફ્ટને પકડવા માટેની પ્રક્રિયાઓ હોવી જોઈએ. ડિપ્લોયમેન્ટ પછી મશીન લર્નિંગ પર દેખરેખ રાખવા માટેની પ્રક્રિયાઓ પણ સામેલ છે. પૂર્વગ્રહ માટે મોડેલ અને ડેટાસેટ્સને વારંવાર તપાસવું મહત્વપૂર્ણ છે.
આમાં જૂથોનું વિતરણ અને પ્રતિનિધિત્વ કેવી રીતે થાય છે તે જોવા માટે તાલીમ ડેટાસેટનું પરીક્ષણ કરવું શામેલ હોઈ શકે છે. સંપૂર્ણ પ્રતિનિધિત્વ ન હોય તેવા ડેટાસેટ્સને સંશોધિત કરવું અને/અથવા સુધારવાનું શક્ય છે.
વધુમાં, મોડેલની કામગીરીનું મૂલ્યાંકન કરતી વખતે પૂર્વગ્રહને ધ્યાનમાં લેવો જોઈએ. ડેટાના વિવિધ સબસેટ્સ પર મોડેલના પ્રદર્શનનું પરીક્ષણ કરવાથી તે ચોક્કસ જૂથના સંબંધમાં પક્ષપાતી અથવા ઓવરફિટેડ છે કે કેમ તે બતાવી શકે છે.
ક્રોસ-વેલિડેશન તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને ચોક્કસ ડેટા સબસેટ્સ પર મશીન લર્નિંગ મોડેલ પ્રદર્શનનું મૂલ્યાંકન કરવું શક્ય છે. પ્રક્રિયામાં ડેટાને અલગ-અલગ તાલીમ અને ટેસ્ટિંગ ડેટાસેટ્સમાં વિભાજીત કરવાનો સમાવેશ થાય છે.
તમે આના દ્વારા મશીન લર્નિંગમાં પૂર્વગ્રહ દૂર કરી શકો છો:
- જ્યારે જરૂરી હોય ત્યારે, મોટા, વધુ પ્રતિનિધિ તાલીમ સેટનો ઉપયોગ કરીને મોડેલને ફરીથી તાલીમ આપો.
- પક્ષપાતી પરિણામો અને અસામાન્ય ચુકાદાઓ માટે સક્રિયપણે જોવા માટેની પ્રક્રિયાની સ્થાપના કરવી.
- વિશેષતાઓને પુનઃભારિત કરવી અને આવશ્યકતા મુજબ હાયપરપેરામીટર્સને સમાયોજિત કરવાથી પૂર્વગ્રહને ધ્યાનમાં લેવામાં મદદ મળી શકે છે.
- શોધ અને ઑપ્ટિમાઇઝેશનના સતત ચક્ર દ્વારા શોધાયેલ પૂર્વગ્રહના નિરાકરણને પ્રોત્સાહિત કરવું.
ઉપસંહાર
તે માનવા માટે આકર્ષક છે કે એકવાર પ્રશિક્ષિત થયા પછી, મશીન-લર્નિંગ મોડલ સ્વાયત્ત રીતે કાર્ય કરશે. વાસ્તવમાં, મોડેલનું ઓપરેશનલ વાતાવરણ હંમેશા બદલાતું રહે છે, અને મેનેજરોએ નિયમિત ધોરણે નવા ડેટા સેટનો ઉપયોગ કરીને મોડલને ફરીથી તાલીમ આપવી જોઈએ.
મશીન લર્નિંગ હાલમાં વાસ્તવિક-વિશ્વના આર્થિક લાભો સાથેની સૌથી આકર્ષક તકનીકી ક્ષમતાઓમાંની એક છે. મશીન લર્નિંગ, જ્યારે મોટી ડેટા ટેક્નોલોજીઓ અને પબ્લિક ક્લાઉડ દ્વારા ઉપલબ્ધ અપાર કોમ્પ્યુટેશનલ પાવર સાથે જોડી બનાવવામાં આવે છે, ત્યારે વ્યક્તિઓ ટેક્નોલોજી અને કદાચ સમગ્ર ઉદ્યોગો સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે તે પરિવર્તન કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે.
જો કે, મશીન-લર્નિંગ ટેક્નોલોજી જેટલી આશાસ્પદ છે, તે અજાણતા પૂર્વગ્રહોને ટાળવા માટે કાળજીપૂર્વક આયોજન કરવું જોઈએ. મશીનો દ્વારા કરવામાં આવેલા ચુકાદાઓની અસરકારકતા પૂર્વગ્રહ દ્વારા ગંભીર રીતે પ્રભાવિત થઈ શકે છે, જે મશીન લર્નિંગ મોડેલ ડેવલપર્સે ધ્યાનમાં લેવું આવશ્યક છે.
એક જવાબ છોડો