Her ku bêtir pîşesaziyê hêza algorîtmayan bikar tînin da ku operasyonan otomatîk bikin û bijartinan bikin, fêrbûna makîneyê dibe pêkhateyek girîng a ku cîhana hevdem çawa dixebite.
Dema ku modelên fêrbûna makîneyê di nav pêvajoyên biryargirtinê yên rêxistinên cihêreng de têne yek kirin, pirsgirêka pêşdaraziyê di fêrbûna makîneyê de girîng e ku were hesibandin.
Ji bo garantîkirina ku vebijarkên ku ji hêla algorîtmayan ve têne hilberandin bêalî û bêalî ne, divê ji bo her rêxistinek ku modelên fêrbûna makîneyê bikar tîne armanc be. Ji bo ku pêbaweriya hilberên modelê were pêbawer kirin û wekî adil were dîtin, girîng e ku meriv were nas kirin û çareser bike. fêrbûna makîneyê alîgirî
Ew bi pirsên ravekirina modelê ve girêdayî ye, an jî meriv çiqas hêsan e ku meriv fam bike ka modelek fêrbûna makîneyê çawa gihîştiye encamê. Meyl û qalibên ku modelên fêrbûna makîneyê nexşe dikin û fêr dibin ji daneyan bixwe ne ji pêşkeftina rasterast a mirovî têne.
Ger ku ew neyê kontrol kirin û kontrol kirin, di fêrbûna makîneyê de alîgir dikare ji ber gelek sedeman derkeve holê. Dema ku modelek tête bicîh kirin, ew pir caran bi rewşên ku bi rastî di nimûneya daneyên perwerdehiyê de nayê xuyang kirin.
Model dikaribû ji bo vê koma daneya perwerdehiyê ya ne temsîlkar zêde bikêrhatî bûya. Tevî kalîteya hêja ya daneyên perwerdehiyê, modela hîn jî dibe ku ji hêla hûrgelên dîrokî yên ku ji bandorên çandî yên berfireh ve têne bandor kirin.
Piştî ku were sepandin, modelek alîgir dikare ji hin koman re bibe alîkar an jî rastbûna bi binkomên daneya taybetî winda bike. Ev dibe sedema dadbariyên ku bi neheqî komek kesan ceza dikin, ku dikare bandorên neyînî li ser cîhana rastîn bike.
Ev gotar li ser pêşbaziya fêrbûna makîneyê nîqaş dike, di nav de ew çi ye, meriv wê çawa dibîne, xetereyên ku ew çêdike, û hêj bêtir.
Ji ber vê yekê, Bias Fêrbûna Makîneyê çi ye?
Algorîtmayek ku hilberên ku bi rêkûpêk wekî encama texmînên derewîn ên ku di pêvajoya fêrbûna makîneyê de hatine çêkirin çêdike, wekî biasiya fêrbûna makîneyê tê zanîn, ku wekî biasiya algorîtmayê jî tê zanîn an wekî biasiya AI-ê tê zanîn.
Biasiya fêrbûna makîneyê meyla modelekê ye ku ji berhevokek daneya taybetî an jêrkomek daneyan hez dike; ew bi gelemperî ji hêla daneyên perwerdehiyê yên ne-nûner ve tête kirin. Digel berhevokek diyarkirî ya daneyan, dê modelek alîgir kêm bibe, ku dê zirarê bide rastbûna wê.
Di cîhana cîhana rastîn de, ev dikare tê vê wateyê ku daneyên perwerdehiya alîgir di encamê de derketiye holê ku modelek ji nijad, demografîk, an zayendek diyarkirî hez dike.
Wekî encamek, encamên fêrbûna makîneyê dibe ku neheq an cûdaxwaz be. Perwerdehiya ne-nûner Daneyên daneyan dikarin beşdarî biasiyê bibin di fêrbûna makîneyê de.
Ger daneya perwerdehiyê kêm be an jî zêde nûnertiya komek daneya taybetî hebe, modela encam dikare berbi kategoriyên din ên ku kêm têne temsîl kirin ve girêdayî be. Ev dibe ku heke nimûneya daneya perwerdehiyê bi hawîrdora bicîhkirina cîhana rastîn re hevûdu neke.
Fêrbûna makîneyê di pîşesaziya lênihêrîna tenduristiyê de, ku dikare ji bo kontrolkirina daneyên nexweşan li hember nexweşî an nexweşiyên naskirî were bikar anîn, mînakek sereke ye. Dema ku model bi guncan têne bikar anîn dikarin destwerdanên bijîjkî bileztir bikin.
Lêbelê, pêşdarazî gengaz e. Gava ku jê tê xwestin ku nexweşiya mimkun di nexweşek pîr de pêşbîn bike, heke daneyên perwerdehiyê yên ku ji bo avakirina wê têne bikar anîn bi piranî ji daneyên nexweşan ên ji rêzek temenek piçûktir pêk tê, modelek nikare baş pêk bîne.
Digel vê yekê, statîstîkên dîrokî dikarin bêne xêz kirin. Mînakî, ji ber ku ji hêla dîrokî ve, pirraniya karmendan mêr bûn, modelek ku ji bo fîlterkirina berendamên kar hatî perwerde kirin dê ji serlêderên mêr hez bike.
Pêşengiya fêrbûna makîneyê dê di her du senaryoyan de bandorek li ser rastbûna modelê bike, û di şert û mercên herî xirab de, ew dikare bibe sedema encamên cûdaxwaz û neheq.
Pêdivî ye ku biryar bi baldarî bêne vekolandin da ku pê ewle bibe ku ne alîgiriyek heye modelên fêrbûna makîneyê li şûna operasyonên destan zêdetir û zêdetir. Wekî encamek, pratîkên rêveberiya modêl di her rêxistinê de divê çavdêriya ji bo pêşbaziya fêrbûna makîneyê pêk bîne.
Di gelek pîşesaziyên cihêreng de gelek celeb kar ji hêla modelên fêrbûna makîneyê ve têne qedandin. Îro, model ji bo otomatîkkirina pêvajoyên dijwar û çêkirina pêşniyaran têne bikar anîn. Di vê pêvajoya biryargirtinê de, beralîbûn tê vê wateyê ku modelek dikare li ser bingehek fêrbûnek li ser komek taybetî li ser yekî din bipejirîne.
Dema ku ji bo dadbarkirina ne ewledar bi encamên rastîn ve tê bikar anîn, ev dikare encamên giran hebe. Mînakî, gava ku ji bo pejirandina bixweber serlêdanên krediyê tê bikar anîn, modelek alîgir dikare pêşdaraziya nifûsek diyar bike. Di karsaziyên birêkûpêk de ku her kiryar dikare were kontrol kirin an vekolîn kirin, ev faktorek bi taybetî girîng e ku meriv li ber çavan bigire.
Cureyên Bias Fêrbûna Makîneyê
- Algorîtmaya Bias - Ev diqewime dema ku di algorîtmaya ku hesabên ku hesabên fêrbûna makîneyê dimeşîne de xeletiyek hebe.
- Sample Bias - Dema ku daneyên bikar anîn fêrbûna makîneyê perwerde bikin modelek pirsgirêkek heye, ev dibe. Di rewşên bi vî rengî de, mîqdar an qalîteya daneya ku ji bo perwerdekirina pergalê tê bikar anîn têrê nake. Algorîtm dê were perwerde kirin ku bawer bike ku hemî mamoste jin in heke, mînakî, daneyên perwerdehiyê bi tevahî ji mamosteyên jin pêk were.
- Nerazîbûnên dûrketinê - Ev diqewime dema ku xalek daneya girîng ji berhevoka daneyên ku têne bikar anîn tune be, ku dibe ku çêbibe heke modelker girîngiya xala daneya wenda fam nekin.
- Biasê pêşdaraziyê - Di vê nimûneyê de, fêrbûna makîneyê bixwe alîgir e ji ber ku daneyên ku ji bo perwerdekirina pergalê têne bikar anîn pêşdaraziyên cîhana rastîn ên wekî pêşdarazî, stereotip û texmînên civakî yên nerast nîşan didin. Mînakî, heke daneyên li ser pisporên bijîjkî di pergala komputerê de ku tenê bijîjkên mêr û hemşîreyên jin tê de cih digirin, dê stereotipek zayendî ya cîhana rastîn di derbarê xebatkarên lênihêrîna tenduristiyê de were domandin.
- Measurement Bias - Wekî ku ji navê xwe diyar e, ev neyartî ji pirsgirêkên bingehîn ên bi kalîteya daneyan û rêbazên ku ji bo berhevkirin an nirxandina wê têne bikar anîn encam dide. Pergalek ku ji bo nirxandina giraniyê bi baldarî tête perwerde kirin dê alîgir be heke giraniyên ku di daneya perwerdehiyê de bi domdarî werin berhev kirin, û karanîna wêneyên karmendên dilxwaz ji bo perwerdekirina pergalek ku tê wateya nirxandina jîngehek cîhê kar dikare alîgir be heke xebatkarên di wêneyan de zanibin. ew ji bo bextewariyê dihatin pîvandin.
Kîjan faktor di fêrbûna makîneyê de pêşbaziyê dikin?
Her çend gelek sedem ji bo pêşbaziya fêrbûna makîneyê hene, ew bi gelemperî ji bertengiya di daneyên perwerdehiyê bixwe de derdikeve. Di daneyên perwerdehiyê de çend sedemên bingehîn ên potansiyel hene.
Nimûneya herî diyar daneya perwerdehiyê ye, ku binkeyek şert û mercan e ku di pergalek belavkirî de ku ne tîpîk e têne dîtin. Ev dibe ku daneyên perwerdehiyê bi kêmjimarek kategoriyek an hejmareke bêhevseng a din be.
Ev wekî biasiya nimûneyê tê zanîn, û ew dikare ji berhevkirina daneya perwerdehiyê ya ne-randomkirî encam bide. Rêbazên ku ji bo berhevkirin, analîzkirin, an tesnîfkirina daneyan têne bikar anîn, û her weha rehên dîrokî yên daneyan, hemî dikarin di daneyan de bi xwe rê li ber çavan bigirin.
Dibe ku agahdarî di çanda mezin a ku lê hatî berhev kirin de ji hêla dîrokî ve jî alîgir be.
Pêşengiya fêrbûna makîneyê bi piranî ji ber:
- Nerazîbûnên ku ji hêla mirovan an civakê ve di daneyên dîrokî de têne çêkirin ji bo perwerdekirina algorîtmayan têne bikar anîn.
- Daneyên perwerdehiyê yên ku rewşên cîhana rastîn nîşan nadin.
- Di dema nîşankirin an amadekirina daneyan de ji bo fêrbûna makîneyê ya çavdêrîkirî neyartî.
Mînakî, nebûna cihêrengiya di daneya perwerdehiyê de dibe ku bibe sedema bertengiya nûnertiyê. Rastiya modelên fêrbûna makîneyê bi gelemperî di çanda berfereh de ji hêla pêşbaziya dîrokî ve tê bandor kirin.
Carinan ev yek wekî pêşbaziya civakî an mirovî tê binav kirin. Dîtina berhevokên berfireh ên daneyan ên ku mêldarê nelirêtiya civakê ne dikare dijwar be. Qonaxa hilberandina daneyê ya çerxa jiyanê ya fêrbûna makîneyê bi heman rengî ji alîgiriya mirovî re têkildar e.
Daneyên ku ji hêla zanyarek daneyê an pisporek din ve hatî nîşankirin û pêvajo kirin ji bo fêrbûna makîneya çavdêrîkirî hewce ye. Çi ew ji cûrbecûr daneyên ku têne paqij kirin, ji awayê ku xalên daneyê têne nîşankirin, an jî bijartina taybetmendiyan, di vê pêvajoya etîketkirinê de beralîbûn dikare di fêrbûna makîneyê de rê li ber çavan bigire.
Rîskên Bias Fêrbûna Makîneyê
Ji ber ku model amûrên biryargirtinê yên data-rêvekirî ne, tê texmîn kirin ku ew darazên bêalî peyda dikin. Modelên fêrbûna makîneyê bi gelemperî pêşbaziyê vedihewîne, ku dikare bandorê li encaman bike.
Zêdetir û bêtir pîşesaziyên fêrbûna makîneyê li şûna nermalava û prosedurên kevnar bicîh dikin. Dema ku karên tevlihevtir bi karanîna modelan têne otomatîk kirin modelên alîgir dikarin di cîhana rastîn de bandorên neyînî bikin.
Fêrbûna makîneyê ji pêvajoyên din ên biryargirtinê ne cûda ye ku rêxistin û kes li bendê ne ku ew zelal û wekhev be. Ji ber ku fêrbûna makîneyê pêvajoyek otomatîkî ye, dadbariyên ku bi karanîna wê têne çêkirin carinan hîn bêtir ji nêz ve têne lêkolîn kirin.
Girîng e ku rêxistin di çareserkirina xetereyan de proaktîf bin ji ber ku neyartiya di fêrbûna makîneyê de bi gelemperî dikare li ser hin nifûsan bandorên cûdakar an neyînî hebe. Bi taybetî, ji bo çarçoweyên birêkûpêkkirî, divê di fêrbûna makîneyê de îhtîmala beralîbûnê were hesibandin.
Mînakî, fêrbûna makîneyê di bankingê de dikare were bikar anîn da ku piştî ceribandina destpêkê bixweber serlêdanên mortgage qebûl bike an red bike. Modelek ku li hember komek berendaman alîgir e, dibe ku hem li ser berendam û hem jî li ser rêxistinê bandorek xirab hebe.
Her alîgiriyek ku di hawîrdorek bicîhkirinê de tê dîtin ku dibe ku kiryar werin şopandin dibe ku bibe sedema pirsgirêkên mezin. Dibe ku model nexebite û, di senaryoyên herî xirab de, dibe ku bi qestî cihêkariyek jî derkeve holê.
Pêdivî ye ku bias bi baldarî were nirxandin û amade kirin ji ber ku dibe ku ew model bi tevahî ji bicîhkirinê were rakirin. Di biryarên modelê de pêbaweriya bidestveanîna pêdivî ye ku têgihiştin û guheztina nerîtên fêrbûna makîneyê.
Asta pêbaweriyê di hundurê rêxistinê de û di nav xerîdarên karûbarê derveyî de dibe ku di biryardayina modelê de ji hêla têgihiştinê ve were bandor kirin. Ger modelan neyên pêbawer kirin, nemaze dema ku bijartinên xeternak rêve dibin, ew ê di hundurê rêxistinek de bi tevahî potansiyela xwe neyên bikar anîn.
Dema ku ravekirina modelekê dinirxînin, hesabkirina alîgiriyê divê faktorek be ku were hesibandin. Rastî û rastbûna vebijarkên modelê dikare bi ciddî bandorek ciddî bike ji hêla nerastiya fêrbûna makîneyê ve.
Ew carinan dikare bibe sedema kiryarên cudaxwaz ên ku dikare bandorê li kes an komên taybetî bike. Gelek serîlêdan ji bo cûrbecûr modelên fêrbûna makîneyê hene, û her yek heya radeyekê ji bertengiya fêrbûna makîneyê re têkildar e.
Biasiya fêrbûna makîneyê ji hêla:
- Ji ber nebûna cûrbecûr di daneyên perwerdehiyê de, algorîtmayên naskirina rû dikarin ji bo hin komên nijadî kêmtir rast bin.
- Bername dikare ji ber pêşdaraziya mirovî an dîrokî di daneyan de pêşdaraziya nijadî û zayendî tespît bike.
- Bi zaravayek an devokek diyarkirî, pêvajokirina zimanê xwezayî dikaribû rasttir be, û dibe ku nikaribe devokek ku di daneyên perwerdehiyê de kêm tê temsîl kirin bike.
Di Fêrbûna Makîneyê de Çareserkirina Biasê
Modelên çavdêrîkirin û ji nû ve perwerdehiyê dema ku alîgir tê dîtin du rê ne ku meriv pêşbaziya fêrbûna makîneyê çareser bike. Di pir rewşan de, biasiya modelê di daneya perwerdehiyê de nîşanek pêşdaraziyê ye, an bi kêmî ve bias dikare bi qonaxa perwerdehiya çerxa jiyana fêrbûna makîneyê re têkildar be.
Pêdivî ye ku her qonaxek çerxa jiyanê ya modelê prosedurên li cîhê xwe hebin da ku alîgiriyê an vekêşana modelê bigire. Pêvajoyên ji bo şopandina fêrbûna makîneyê piştî bicîhkirinê jî tê de hene. Girîng e ku meriv pir caran model û danehevan ji bo biasiyê kontrol bike.
Dibe ku ev vekolînek databasek perwerdehiyê hebe da ku bibînin ka kom li wir çawa têne belav kirin û temsîl kirin. Guhertin û/an başkirina danehevên ku bi tevahî ne nûner in gengaz e.
Wekî din, dema ku performansa modelê dinirxîne, pêdivî ye ku alîgir were hesibandin. Testkirina performansa modelê li ser binkeyên cihêreng ên daneyê dikare nîşan bide ka ew bi komek diyarkirî re beralîdar e an zêde zêde ye.
Mimkun e ku meriv performansa modela fêrbûna makîneyê li ser hin binkomên daneyan bi karanîna teknolojiyên erêkirinê yên xaçê binirxîne. Pêvajo bi dabeşkirina daneyan li ser berhevokên perwerdehî û ceribandinê yên cihêreng vedihewîne.
Hûn dikarin alîgiriyê di fêrbûna makîneyê de ji holê rakin:
- Dema ku hewce be, modelê bi karanîna komên perwerdehiyê yên mezintir, nûnertir ji nû ve perwerde bikin.
- Sazkirina pêvajoyek ku bi proaktîf li encamên alîgir û dadbarên neasayî binêre.
- Ji nû ve girankirina taybetmendiyan û sererastkirina hîperparametreyên wekî ku pêwîst be dikare ji bo hesabkirina alîgiriyê bibe alîkar.
- Teşwîqkirina çareseriya neyartiya kifşkirî bi navgînek domdar a tespîtkirin û xweşbîniyê.
Xelasî
Tiştek dilşewat e ku meriv bawer bike ku gava ku were perwerde kirin, modelek fêrbûna makîneyê dê xweser bixebite. Bi rastî, hawîrdora xebitandinê ya modelê her gav diguhere, û rêveber divê modelan bi karanîna daneyên nû yên bi rêkûpêk ji nû ve perwerde bikin.
Fêrbûna makîneyê naha yek ji kapasîteyên teknolojîk ên herî balkêş e ku bi feydeyên aborî yên cîhana rastîn e. Fêrbûna makîneyê, dema ku bi teknolojiyên daneya mezin û hêza hesabker a mezin a ku bi navgîniya ewrê giştî ve tê peyda kirin re were berhev kirin, xwedan potansiyel e ku veguhezîne ka meriv çawa bi teknolojiyê re, û dibe ku bi tevahî pîşesaziyê re têkilî daynin.
Lêbelê, her çend teknolojiya fêrbûna makîneyê sozdar be, divê ew bi baldarî were plansaz kirin da ku pêşî li pêşbaziyên nezan bigire. Bandoriya dadbariyên ku ji hêla makîneyan ve têne çêkirin dikare ji hêla alîgiriyê ve bi tundî bandor bibe, ev tiştek e ku pêşdebirên modela fêrbûna makîneyê divê li ber çavan bigirin.
Leave a Reply