ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಸಮಕಾಲೀನ ಪ್ರಪಂಚವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ವಿವಿಧ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ನಿರ್ಧಾರ-ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಾಗ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳು ನಿಷ್ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದವು ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಯಾವುದೇ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಗುರಿಯಾಗಿರಬೇಕು. ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತ.
ಇದು ಮಾದರಿಯ ವಿವರಣೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯು ಹೇಗೆ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬಂದಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಗ್ರಹಿಸುವುದು ಎಷ್ಟು ಸುಲಭ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಯುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ನೇರ ಮಾನವ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೂಲಕ ಬದಲಾಗಿ ಡೇಟಾದಿಂದಲೇ ಬರುತ್ತವೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸದಿದ್ದರೆ ವಿವಿಧ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಬಹುದು. ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಫಲಿಸದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಅದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕವಲ್ಲದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗೆ ಮಾದರಿಯು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ತರಬೇತಿಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ವಿಶಾಲವಾದ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಪ್ರಭಾವಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಇನ್ನೂ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
ಒಮ್ಮೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮಾದರಿಯು ಕೆಲವು ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಉಪವಿಭಾಗಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಅನ್ಯಾಯವಾಗಿ ಶಿಕ್ಷಿಸುವ ತೀರ್ಪುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ನಿಜವಾದ ಪ್ರಪಂಚದ ಮೇಲೆ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.
ಈ ಲೇಖನವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಏನು, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುವುದು, ಅದು ಒಡ್ಡುವ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಹಾಗಾದರೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ತಪ್ಪು ಊಹೆಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಯಾಸ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಡೇಟಾದ ಉಪವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ಒಲವು ತೋರುವ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ; ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕವಲ್ಲದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಇದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ತರಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮಾದರಿಯು ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಅದರ ನಿಖರತೆಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಪಕ್ಷಪಾತದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಾಂಗ, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಅಥವಾ ಲಿಂಗದ ಪರವಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅನ್ಯಾಯ ಅಥವಾ ತಾರತಮ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು. ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಲ್ಲದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಬಹುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ.
ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಕೊರತೆಯಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಗ್ರೂಪಿಂಗ್ನ ಅತಿಯಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಿದರೆ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮಾದರಿಯು ಇತರ, ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ವರ್ಗಗಳ ಕಡೆಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ನಿಯೋಜನೆ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದರೆ ಇದು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು.
ತಿಳಿದಿರುವ ರೋಗಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಗಳು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬಳಸಿದಾಗ ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೈದ್ಯರ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಸಾಧ್ಯ. ವಯಸ್ಸಾದ ರೋಗಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಅನಾರೋಗ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕೇಳಿದಾಗ, ಅದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸಿದ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಚಿಕ್ಕ ವಯಸ್ಸಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ತಿರುಚಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಪುರುಷರಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಉದ್ಯೋಗ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯು ಪುರುಷ ಅರ್ಜಿದಾರರಿಗೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಎರಡೂ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ತಾರತಮ್ಯ ಮತ್ತು ಅನ್ಯಾಯದ ತೀರ್ಮಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಯಾವುದೇ ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿ ಆಡಳಿತ ಪದ್ಧತಿಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ರೀತಿಯ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ. ಇಂದು, ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೆ ಕಲಿತ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಒಲವು ತೋರಬಹುದು.
ನಿಜವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಸುರಕ್ಷಿತ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಳಸಿದಾಗ, ಇದು ತೀವ್ರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅನುಮೋದಿಸಲು ಬಳಸಿದಾಗ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ನಿಯಂತ್ರಿತ ವ್ಯವಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಇದು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ವಿಧಗಳು
- ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಯಾಸ್ - ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಲ್ಲಿ ದೋಷ ಇದ್ದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮಾದರಿ ಪಕ್ಷಪಾತ - ಡೇಟಾ ಬಳಸುವಾಗ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಮಾದರಿಯು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣ ಅಥವಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮಹಿಳಾ ಶಿಕ್ಷಕರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಶಿಕ್ಷಕರು ಮಹಿಳೆಯರು ಎಂದು ನಂಬಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಹೊರಗಿಡುವ ಪಕ್ಷಪಾತ - ಬಳಸಲಾಗುವ ಡೇಟಾದ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ನ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾಡೆಲರ್ಗಳು ವಿಫಲವಾದರೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು.
- ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಪಕ್ಷಪಾತ - ಈ ನಿದರ್ಶನದಲ್ಲಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾವು ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ, ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಊಹೆಗಳಂತಹ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದರಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಸ್ವತಃ ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪುರುಷ ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ಮಹಿಳಾ ದಾದಿಯರನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಕಾರ್ಯಕರ್ತರ ಬಗ್ಗೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಲಿಂಗ ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ ಶಾಶ್ವತವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಮಾಪನ ಪಕ್ಷಪಾತ - ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಈ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿಯ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ತೂಕವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದರೆ ತೂಕವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸಂತೃಪ್ತ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮಾಡಬಹುದು. ಅವರನ್ನು ಸಂತೋಷಕ್ಕಾಗಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಯಾವ ಅಂಶಗಳು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಹಲವು ಕಾರಣಗಳಿದ್ದರೂ, ತರಬೇತಿಯ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಹಲವಾರು ಸಂಭಾವ್ಯ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕಾರಣಗಳಿವೆ.
ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವಿವರಣೆಯೆಂದರೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ, ಇದು ವಿಶಿಷ್ಟವಲ್ಲದ ನಿಯೋಜಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಇದು ಒಂದು ವರ್ಗದ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದರ ಅನುಪಾತದ ಪ್ರಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಆಗಿರಬಹುದು.
ಇದನ್ನು ಮಾದರಿ ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದು. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳು, ಹಾಗೆಯೇ ಡೇಟಾದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಬೇರುಗಳು, ಡೇಟಾದಲ್ಲಿಯೇ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ದೊಡ್ಡ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತಿಯಾಗಿರಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ:
- ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಮಾನವರು ಅಥವಾ ಸಮಾಜದಿಂದ ಉಂಟಾದ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ.
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವಾಗ ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಾಗ ಪಕ್ಷಪಾತ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಕೊರತೆಯು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆಯು ವಿಶಾಲ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಇದನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗದ ದತ್ತಾಂಶದ ದೊಡ್ಡ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಜೀವನಚಕ್ರದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತವು ಮಾನವ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ.
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಅಥವಾ ಇತರ ಪರಿಣಿತರಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾದಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನ ಅಥವಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಯ್ಕೆ, ಈ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಪಾಯಗಳು
ಮಾದರಿಗಳು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ಸಾಧನಗಳಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅವು ನಿಷ್ಪಕ್ಷಪಾತ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಹಳತಾದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುತ್ತಿವೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮಾದರಿಗಳು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರಬಹುದು.
ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಇತರ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಡಲಾದ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಕೆಲವು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ತಾರತಮ್ಯ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರುವುದರಿಂದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿರುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ನಂತರ ಅಡಮಾನ ಅರ್ಜಿದಾರರನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿನ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಕಡೆಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತಿಯಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಯು ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆ ಎರಡರ ಮೇಲೂ ಹಾನಿಕಾರಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರಬಹುದು.
ನಿಯೋಜನೆ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಯಾವುದೇ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಮಾದರಿಯು ಕೆಲಸ ಮಾಡದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.
ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕು ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿಯೋಜನೆಯಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಮಾದರಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗಿನ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಸೇವಾ ಗ್ರಾಹಕರ ನಡುವಿನ ನಂಬಿಕೆಯ ಮಟ್ಟವು ಮಾದರಿ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಹಿಸಿದ ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಂಬಲಾಗದಿದ್ದರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸುವಾಗ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ತಮ್ಮ ಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಮಾದರಿಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ, ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಅಂಶವಾಗಿರಬೇಕು. ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಸಿಂಧುತ್ವ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯು ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ಗಂಭೀರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
ಇದು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನರು ಅಥವಾ ಗುಂಪುಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ತಾರತಮ್ಯದ ಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ವಿವಿಧ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಇವರಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ:
- ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯ ಕಾರಣ, ಕೆಲವು ಜನಾಂಗೀಯ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಕಡಿಮೆ ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
- ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮಾನವ ಅಥವಾ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹದಿಂದಾಗಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಜನಾಂಗೀಯ ಮತ್ತು ಲಿಂಗ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪಭಾಷೆ ಅಥವಾ ಉಚ್ಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಉಚ್ಚಾರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು
ಪಕ್ಷಪಾತ ಕಂಡುಬಂದಾಗ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಎರಡು ಮಾರ್ಗಗಳಾಗಿವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ಪಕ್ಷಪಾತವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸೂಚನೆಯಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಜೀವನಚಕ್ರದ ತರಬೇತಿ ಹಂತಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು.
ಮಾದರಿ ಜೀವನಚಕ್ರದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವು ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಅಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವಾಗ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಡೇಟಾದ ವಿವಿಧ ಉಪವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದರಿಂದ ಅದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ಅತಿಯಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿದ್ದರೆ ತೋರಿಸಬಹುದು.
ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಉಪವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಬಹುದು:
- ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ದೊಡ್ಡದಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ.
- ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ತೀರ್ಪುಗಳಿಗಾಗಿ ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ನೋಡಲು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು.
- ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಮರು ತೂಕ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನ ನಿರಂತರ ಚಕ್ರದ ಮೂಲಕ ಪತ್ತೆಯಾದ ಪಕ್ಷಪಾತದ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುವುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಒಮ್ಮೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದರೆ, ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಂಬಲು ಇದು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಸರವು ಯಾವಾಗಲೂ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕರು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ತಾಜಾ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳೊಂದಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಆಕರ್ಷಕ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕ್ಲೌಡ್ ಮೂಲಕ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅಪಾರ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿದಾಗ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಇಡೀ ಉದ್ಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಭರವಸೆಯಂತೆ, ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಅದನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಯೋಜಿಸಬೇಕು. ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ಮಾಡಿದ ತೀರ್ಪುಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವು ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ತೀವ್ರವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ