ເນື່ອງຈາກອຸດສາຫະກໍາຫຼາຍຂຶ້ນໃຊ້ພະລັງງານຂອງສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອອັດຕະໂນມັດການດໍາເນີນງານແລະເລືອກ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນກາຍເປັນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງວິທີການເຮັດວຽກຂອງໂລກໃນຍຸກປະຈຸບັນ.
ບັນຫາຄວາມລຳອຽງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຄຳນຶງເຖິງເມື່ອຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຖືກລວມເຂົ້າໃນຂະບວນການຕັດສິນໃຈຂອງອົງກອນຕ່າງໆ.
ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າການເລືອກທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍລະບົບວິທີແມ່ນບໍ່ລຳອຽງ ແລະບໍ່ມີອະຄະຕິຄວນເປັນເປົ້າໝາຍຂອງອົງກອນໃດນຶ່ງທີ່ໃຊ້ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ. ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຜົນໄດ້ຮັບຂອງຕົວແບບສາມາດອີງໃສ່ແລະເຫັນວ່າມີຄວາມຍຸຕິທໍາ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັບຮູ້ແລະແກ້ໄຂ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ອະຄະຕິ.
ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບຄໍາຖາມຂອງການອະທິບາຍແບບຈໍາລອງ, ຫຼືວິທີທີ່ງ່າຍສໍາລັບຄົນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວິທີການແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກມາຮອດການສະຫລຸບ. ແນວໂນ້ມ ແລະຮູບແບບທີ່ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເຮັດແຜນທີ່ ແລະຮຽນຮູ້ມາຈາກຂໍ້ມູນຕົວມັນເອງ ແທນທີ່ຈະຜ່ານການພັດທະນາມະນຸດໂດຍກົງ.
ຄວາມລຳອຽງໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດເກີດຂື້ນໄດ້ດ້ວຍເຫດຜົນຕ່າງໆ ຖ້າມັນບໍ່ໄດ້ຖືກຄວບຄຸມ ແລະກວດສອບ. ເມື່ອຕົວແບບຖືກນຳໃຊ້, ມັນມັກຈະພົບກັບສະຖານະການທີ່ບໍ່ຖືກສະທ້ອນຢ່າງແນ່ນອນໃນຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ.
ຮູບແບບດັ່ງກ່າວອາດຈະພໍດີກັບຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍ່ມີຕົວແທນນີ້. ເຖິງວ່າຈະມີຄຸນນະພາບທີ່ດີເລີດຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວອາດຈະຍັງໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກຄວາມລໍາອຽງທາງປະຫວັດສາດທີ່ເປັນຜົນມາຈາກອິດທິພົນວັດທະນະທໍາທີ່ກວ້າງຂວາງ.
ເມື່ອປະຕິບັດແລ້ວ, ຮູບແບບທີ່ມີອະຄະຕິອາດຈະເຮັດໃຫ້ບາງກຸ່ມ ຫຼື ສູນເສຍຄວາມຖືກຕ້ອງກັບຊຸດຍ່ອຍຂໍ້ມູນສະເພາະ. ອັນນີ້ອາດຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການຕັດສິນລົງໂທດບຸກຄົນບາງກຸ່ມຢ່າງບໍ່ຍຸຕິທຳ, ເຊິ່ງອາດສົ່ງຜົນກະທົບທາງລົບຕໍ່ໂລກຕົວຈິງ.
ບົດຄວາມນີ້ຈະສົນທະນາອະຄະຕິໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ລວມທັງສິ່ງທີ່ມັນແມ່ນ, ວິທີການຊອກຫາມັນ, ອັນຕະລາຍທີ່ມັນເຮັດໃຫ້, ແລະຫຼາຍຫຼາຍ.
ດັ່ງນັ້ນ, Machine Learning Bias ແມ່ນຫຍັງ?
ສູດການຄິດໄລ່ການຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄວາມລໍາອຽງເປັນລະບົບເປັນຜົນມາຈາກການສົມມຸດຕິຖານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງຂະບວນການການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນເອີ້ນວ່າຄວາມລໍາອຽງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າອະຄະຕິຂອງລະບົບຫຼືເອີ້ນວ່າ AI bias.
ຄວາມລໍາອຽງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນແນວໂນ້ມຂອງຕົວແບບທີ່ຈະເອື້ອອໍານວຍໃຫ້ຊຸດຂໍ້ມູນສະເພາະຫຼືຊຸດຍ່ອຍຂອງຂໍ້ມູນ; ມັນໄດ້ຖືກນໍາມາເລື້ອຍໆໂດຍຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍ່ແມ່ນຕົວແທນ. ດ້ວຍການເກັບກຳຂໍ້ມູນທີ່ແນ່ນອນ, ຮູບແບບທີ່ລຳອຽງຈະປະຕິບັດໄດ້ໜ້ອຍລົງ, ເຊິ່ງຈະເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມັນ.
ໃນການຕັ້ງຄ່າໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ນີ້ສາມາດຫມາຍຄວາມວ່າຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມອະຄະຕິໄດ້ເຮັດໃຫ້ຜົນຜະລິດຂອງຕົວແບບທີ່ເອື້ອອໍານວຍການເຊື້ອຊາດສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ພົນລະເມືອງ, ຫຼືເພດ.
ດັ່ງນັ້ນ, ຜົນໄດ້ຮັບຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກອາດບໍ່ຍຸຕິທໍາ ຫຼືຈໍາແນກ. ການຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍ່ແມ່ນຕົວແທນ ຊຸດຂໍ້ມູນສາມາດປະກອບສ່ວນກັບຄວາມລໍາອຽງ ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຮູບແບບຜົນໄດ້ຮັບສາມາດມີຄວາມລໍາອຽງໄປສູ່ປະເພດອື່ນໆ, ການສະແດງຫນ້ອຍຖ້າຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂາດຕົວຫຼືຫຼາຍເກີນໄປເປັນຕົວແທນຂອງກຸ່ມຂໍ້ມູນສະເພາະ. ນີ້ສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ຖ້າຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມບໍ່ກົງກັບສະພາບແວດລ້ອມການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຕົວຈິງ.
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນອຸດສາຫະກໍາການດູແລສຸຂະພາບ, ເຊິ່ງສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດເບິ່ງຂໍ້ມູນຂອງຄົນເຈັບຕໍ່ກັບພະຍາດຫຼືພະຍາດທີ່ຮູ້ຈັກ, ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ສໍາຄັນ. ຕົວແບບສາມາດເລັ່ງການແຊກແຊງຂອງແພດຫມໍໃນເວລາທີ່ພວກເຂົາຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງເຫມາະສົມ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຄວາມລໍາອຽງແມ່ນເປັນໄປໄດ້. ເມື່ອຖືກຖາມໃຫ້ຄາດຄະເນການເຈັບປ່ວຍທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນຄົນເຈັບທີ່ມີອາຍຸຫຼາຍ, ແບບຈໍາລອງບໍ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ດີຖ້າຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ໃຊ້ໃນການກໍ່ສ້າງສ່ວນຫຼາຍແມ່ນປະກອບດ້ວຍຂໍ້ມູນຄົນເຈັບຈາກອາຍຸທີ່ນ້ອຍກວ່າ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ສະຖິຕິປະຫວັດສາດສາມາດ skewed. ຍົກຕົວຢ່າງ, ເພາະວ່າໃນປະຫວັດສາດ, ພະນັກງານສ່ວນໃຫຍ່ເປັນຜູ້ຊາຍ, ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອກັ່ນຕອງຜູ້ສະຫມັກວຽກຈະມັກຜູ້ສະຫມັກຜູ້ຊາຍ.
ຄວາມລໍາອຽງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈະມີອິດທິພົນຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບໃນທັງສອງສະຖານະການ, ແລະໃນສະຖານະການທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດ, ມັນອາດຈະເຮັດໃຫ້ມີການຈໍາແນກແລະບໍ່ຍຸດຕິທໍາ.
ການຕັດສິນໃຈຕ້ອງໄດ້ຮັບການທົບທວນຢ່າງລະອຽດເພື່ອຮັບປະກັນບໍ່ມີອະຄະຕິ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ທົດແທນການດໍາເນີນການຄູ່ມືຫຼາຍຂຶ້ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ການປະຕິບັດການຄຸ້ມຄອງແບບຈໍາລອງໃນອົງການຈັດຕັ້ງໃດຫນຶ່ງຄວນປະກອບມີການຕິດຕາມຄວາມລໍາອຽງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຫຼາຍປະເພດຂອງວຽກໃນອຸດສາຫະກໍາທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍແມ່ນໄດ້ຖືກສໍາເລັດໂດຍຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ໃນມື້ນີ້, ຮູບແບບຕ່າງໆໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອອັດຕະໂນມັດຂະບວນການທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກເພີ່ມຂຶ້ນແລະເພື່ອສ້າງຄໍາແນະນໍາ. ໃນຂະບວນການຕັດສິນໃຈນີ້, ຄວາມລໍາອຽງຫມາຍຄວາມວ່າຕົວແບບຫນຶ່ງສາມາດສະຫນັບສະຫນູນກຸ່ມຫນຶ່ງໂດຍສະເພາະຕໍ່ກັບຄົນອື່ນໂດຍອີງໃສ່ຄວາມລໍາອຽງການຮຽນຮູ້.
ເມື່ອໃຊ້ໃນການຕັດສິນທີ່ບໍ່ປອດໄພກັບຜົນສະທ້ອນຕົວຈິງ, ນີ້ສາມາດມີຜົນກະທົບຮ້າຍແຮງ. ເມື່ອໃຊ້ເພື່ອອະນຸມັດການຂໍເງິນກູ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ຮູບແບບທີ່ລຳອຽງສາມາດລົບກວນປະຊາກອນຈຳນວນໜຶ່ງ. ໃນທຸລະກິດທີ່ມີລະບຽບທີ່ການດໍາເນີນການໃດໆສາມາດຖືກກວດກາຫຼືກວດກາ, ນີ້ແມ່ນປັດໃຈສໍາຄັນໂດຍສະເພາະທີ່ຈະພິຈາລະນາ.
ປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ Bias
- ອະຄະຕິວິທີ – ອັນນີ້ເກີດຂຶ້ນເມື່ອມີຂໍ້ບົກພ່ອງຢູ່ໃນລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຂັບເຄື່ອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
- ຕົວຢ່າງ Bias – ໃນເວລາທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ນໍາໃຊ້ເພື່ອ ຝຶກອົບຮົມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ຮູບແບບມີບັນຫາ, ນີ້ເກີດຂຶ້ນ. ໃນກໍລະນີຂອງຄວາມລໍາອຽງປະເພດນີ້, ຈໍານວນຫຼືຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມລະບົບແມ່ນບໍ່ພຽງພໍ. ສູດການຄິດໄລ່ຈະຖືກຝຶກອົບຮົມໃຫ້ເຊື່ອວ່າຄູທັງໝົດເປັນເພດຍິງ ຖ້າຕົວຢ່າງ, ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແມ່ນປະກອບດ້ວຍຄູສອນຍິງທັງໝົດ.
- ການຍົກເວັ້ນອະຄະຕິ - ນີ້ເກີດຂື້ນໃນເວລາທີ່ຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນແມ່ນຂາດຈາກຊຸດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກນໍາໃຊ້, ເຊິ່ງອາດຈະເກີດຂື້ນຖ້າຜູ້ສ້າງແບບຈໍາລອງບໍ່ເຂົ້າໃຈຄວາມສໍາຄັນຂອງຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ.
- ອະຄະຕິອະຄະຕິ - ໃນຕົວຢ່າງນີ້, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຕົວມັນເອງມີອະຄະຕິເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມລະບົບສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນຄວາມລໍາອຽງໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງເຊັ່ນ: ຄວາມລໍາອຽງ, stereotypes, ແລະສົມມຸດຕິຖານທາງສັງຄົມທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ຖ້າຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການແພດຈະຖືກລວມເຂົ້າໃນລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ລວມເອົາແຕ່ແພດຊາຍແລະພະຍາບານຍິງ, ຮູບແບບບົດບາດຍິງຊາຍໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງກ່ຽວກັບພະນັກງານແພດຈະຢູ່ຕະຫຼອດໄປ.
- ການວັດແທກ Bias - ດັ່ງທີ່ຊື່ຫມາຍເຖິງ, ຄວາມລໍາອຽງນີ້ເກີດຈາກບັນຫາພື້ນຖານກ່ຽວກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນແລະວິທີການທີ່ໃຊ້ໃນການເກັບກໍາຫຼືການປະເມີນມັນ. ລະບົບທີ່ຖືກຝຶກອົບຮົມເພື່ອປະເມີນນ້ໍາຫນັກທີ່ຊັດເຈນຈະມີຄວາມລໍາອຽງຖ້ານ້ໍາຫນັກທີ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໄດ້ຖືກລວບລວມຢ່າງສະຫມໍ່າສະເຫມີ, ແລະການນໍາໃຊ້ຮູບພາບຂອງພະນັກງານທີ່ມີເນື້ອຫາເພື່ອຝຶກອົບຮົມລະບົບທີ່ຫມາຍເຖິງການປະເມີນສະພາບແວດລ້ອມໃນບ່ອນເຮັດວຽກສາມາດມີຄວາມລໍາອຽງຖ້າພະນັກງານໃນຮູບພາບຮູ້. ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກວັດແທກສໍາລັບຄວາມສຸກ.
ປັດໃຈອັນໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມລຳອຽງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ?
ເຖິງແມ່ນວ່າມີຫຼາຍເຫດຜົນສໍາລັບຄວາມລໍາອຽງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ມັນມັກຈະເກີດຂື້ນຈາກຄວາມລໍາອຽງໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຕົວມັນເອງ. ມີສາເຫດພື້ນຖານທີ່ອາດຈະເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍສໍາລັບຄວາມລໍາອຽງໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ.
ຮູບຕົວຢ່າງທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນທີ່ສຸດແມ່ນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ເຊິ່ງເປັນຊຸດຍ່ອຍຂອງເງື່ອນໄຂທີ່ເຫັນໄດ້ໃນລະບົບທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນປົກກະຕິ. ນີ້ອາດຈະເປັນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີການສະແດງຫນ້ອຍຂອງປະເພດຫນຶ່ງຫຼືປະລິມານທີ່ບໍ່ສົມດຸນຂອງປະເພດອື່ນ.
ອັນນີ້ເອີ້ນວ່າເປັນຄວາມລຳອຽງຕົວຢ່າງ, ແລະມັນສາມາດເປັນຜົນມາຈາກການເກັບກຳຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍ່ແມ່ນແບບສຸ່ມ. ວິທີການທີ່ໃຊ້ໃນການເກັບກໍາ, ວິເຄາະ, ຫຼືການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຮາກປະຫວັດສາດຂອງຂໍ້ມູນ, ທັງຫມົດສາມາດນໍາໄປສູ່ຄວາມລໍາອຽງໃນຂໍ້ມູນຂອງມັນເອງ.
ຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວອາດຈະມີຄວາມລຳອຽງທາງປະຫວັດສາດໃນວັດທະນະ ທຳທີ່ໃຫຍ່ກວ່າທີ່ມັນຖືກລວບລວມ.
ຄວາມລຳອຽງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສ່ວນຫຼາຍແມ່ນເກີດມາຈາກ:
- ຄວາມລຳອຽງທີ່ເກີດຈາກມະນຸດ ຫຼື ສັງຄົມໃນຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແມ່ນໃຊ້ເພື່ອຝຶກສູດວິທີ.
- ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍ່ສະທ້ອນເຖິງສະຖານະການຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງ.
- ຄວາມລຳອຽງໃນຂະນະທີ່ຕິດປ້າຍກຳກັບ ຫຼືກະກຽມຂໍ້ມູນສຳລັບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ມີການເບິ່ງແຍງ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການຂາດຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມລໍາອຽງໃນການເປັນຕົວແທນ. ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນໄດ້ຮັບຜົນກະທົບເລື້ອຍໆໂດຍຄວາມລໍາອຽງທາງປະຫວັດສາດໃນວັດທະນະທໍາກວ້າງ.
ນີ້ບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າເປັນອະຄະຕິທາງສັງຄົມຫຼືມະນຸດ. ການຊອກຫາການເກັບກຳຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ບໍ່ມັກເກີດຄວາມລຳອຽງໃນສັງຄົມອາດເປັນສິ່ງທ້າທາຍ. ຂັ້ນຕອນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂອງຮອບວຽນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນມີຄວາມອ່ອນໄຫວເທົ່າທຽມກັນຕໍ່ກັບຄວາມລຳອຽງຂອງມະນຸດ.
ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການຕິດສະຫຼາກແລະປະມວນຜົນໂດຍນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຫຼືຜູ້ຊ່ຽວຊານອື່ນໆແມ່ນຈໍາເປັນສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ບໍ່ວ່າຈະມາຈາກຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກອະນາໄມ, ລັກສະນະທີ່ຈຸດຂໍ້ມູນຖືກຕິດສະຫຼາກ, ຫຼືການເລືອກລັກສະນະ, ຄວາມລໍາອຽງໃນຂະບວນການຕິດສະຫຼາກນີ້ສາມາດນໍາໄປສູ່ຄວາມລໍາອຽງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຄວາມສ່ຽງ Bias ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ເນື່ອງຈາກແບບຈໍາລອງເປັນເຄື່ອງມືການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ, ມັນສົມມຸດວ່າພວກເຂົາສະຫນອງການຕັດສິນທີ່ບໍ່ລໍາອຽງ. ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກມັກຈະມີອະຄະຕິ, ເຊິ່ງສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບ.
ອຸດສາຫະກໍາຫຼາຍກວ່າແລະຫຼາຍກໍາລັງປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແທນຊອບແວແລະຂັ້ນຕອນທີ່ລ້າສະໄຫມ. ຮູບແບບທີ່ມີຄວາມລໍາອຽງສາມາດມີຜົນກະທົບທາງລົບໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງໃນເວລາທີ່ວຽກທີ່ສັບສົນຫຼາຍແມ່ນອັດຕະໂນມັດໂດຍໃຊ້ຕົວແບບ.
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກບໍ່ແຕກຕ່າງຈາກຂະບວນການຕັດສິນໃຈອື່ນໆໃນອົງການຈັດຕັ້ງ ແລະບຸກຄົນຄາດຫວັງວ່າມັນຈະໂປ່ງໃສ ແລະສະເໝີພາບ. ເນື່ອງຈາກວ່າການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເປັນຂະບວນການອັດຕະໂນມັດ, ການຕັດສິນຂອງການນໍາໃຊ້ມັນໄດ້ຖືກພິຈາລະນາເປັນບາງໂອກາດຢ່າງໃກ້ຊິດ.
ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງມີຄວາມຫ້າວຫັນໃນການແກ້ໄຂອັນຕະລາຍເພາະວ່າຄວາມບໍ່ ລຳ ອຽງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດມີຜົນກະທົບທີ່ ຈຳ ແນກຫຼືທາງລົບຕໍ່ບາງປະຊາກອນ. ສໍາລັບສະພາບການທີ່ຖືກຄວບຄຸມ, ໂດຍສະເພາະ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຄວາມລໍາອຽງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນທະນາຄານສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອອັດຕະໂນມັດຫຼືປະຕິເສດຜູ້ສະຫມັກການຈໍານອງຫຼັງຈາກການກວດສອບເບື້ອງຕົ້ນ. ຮູບແບບທີ່ມີຄວາມລໍາອຽງຕໍ່ກຸ່ມຜູ້ສະໝັກບາງກຸ່ມອາດຈະສົ່ງຜົນກະທົບທີ່ບໍ່ດີຕໍ່ທັງຜູ້ສະໝັກ ແລະອົງການ.
ຄວາມລໍາອຽງໃດໆທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມການນໍາໄປໃຊ້ທີ່ການກະທໍາທີ່ອາດຈະຖືກກວດສອບອາດຈະນໍາໄປສູ່ບັນຫາໃຫຍ່. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວອາດຈະບໍ່ເຮັດວຽກ ແລະ, ໃນສະຖານະການທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດ, ອາດຈະກາຍເປັນການຈໍາແນກໂດຍເຈດຕະນາ.
ຄວາມລໍາອຽງຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະເມີນຢ່າງລະມັດລະວັງແລະກຽມພ້ອມສໍາລັບການເນື່ອງຈາກວ່າມັນອາດຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ຕົວແບບຖືກໂຍກຍ້າຍອອກຈາກການນໍາໃຊ້ຢ່າງສົມບູນ. ການໄດ້ຮັບຄວາມຫມັ້ນໃຈໃນການຕັດສິນໃຈແບບຈໍາລອງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈແລະແກ້ໄຂຄວາມລໍາອຽງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ລະດັບຄວາມໄວ້ວາງໃຈພາຍໃນອົງກອນ ແລະ ໃນບັນດາຜູ້ບໍລິໂພກບໍລິການພາຍນອກສາມາດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກຄວາມລໍາອຽງທີ່ຮັບຮູ້ໃນການຕັດສິນໃຈແບບຈໍາລອງ. ຖ້າຕົວແບບບໍ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ແນະນໍາທາງເລືອກທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ, ພວກມັນຈະບໍ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄວາມສາມາດເຕັມທີ່ຂອງພວກເຂົາພາຍໃນອົງການ.
ເມື່ອການປະເມີນຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍຂອງຕົວແບບ, ການບັນຊີຄວາມລໍາອຽງຄວນຈະເປັນປັດໃຈທີ່ຕ້ອງພິຈາລະນາ. ຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການເລືອກຕົວແບບສາມາດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຢ່າງໜັກໜ່ວງຈາກຄວາມບໍ່ລົງລອຍກັນໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ.
ບາງຄັ້ງມັນສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການຈຳແນກທີ່ອາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ບຸກຄົນ ຫຼືກຸ່ມຄົນສະເພາະ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຈໍານວນຫລາຍມີຢູ່ສໍາລັບປະເພດຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຕ່າງໆ, ແລະແຕ່ລະຄົນມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບຄວາມລໍາອຽງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນບາງຂອບເຂດ.
ຄວາມລຳອຽງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນສະແດງໂດຍ:
- ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມບໍ່ມີຫຼາກຫຼາຍ, ຂັ້ນຕອນການຮັບຮູ້ໃບໜ້າສາມາດຖືກຕ້ອງໜ້ອຍກວ່າສຳລັບບາງກຸ່ມເຊື້ອຊາດ.
- ໂຄງການດັ່ງກ່າວສາມາດກວດສອບຄວາມລໍາອຽງທາງເຊື້ອຊາດແລະເພດໃນຂໍ້ມູນເນື່ອງຈາກຄວາມອະຄະຕິຂອງມະນຸດຫຼືປະຫວັດສາດ.
- ດ້ວຍພາສາ ຫຼືສຳນຽງທີ່ແນ່ນອນ, ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດອາດຈະຖືກຕ້ອງກວ່າ, ແລະມັນອາດຈະບໍ່ສາມາດປະມວນຜົນສຳນຽງທີ່ສະແດງຢູ່ໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໄດ້ໜ້ອຍກວ່າ.
ການແກ້ໄຂອະຄະຕິໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ການຕິດຕາມແລະການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງຄືນເມື່ອພົບຄວາມລໍາອຽງແມ່ນສອງວິທີທີ່ຈະແກ້ໄຂຄວາມບໍ່ລໍາອຽງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ໃນກໍລະນີຫຼາຍທີ່ສຸດ, ຄວາມລໍາອຽງຂອງຕົວແບບແມ່ນຕົວຊີ້ບອກເຖິງຄວາມລໍາອຽງໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ຫຼືຢ່າງຫນ້ອຍຄວາມລໍາອຽງສາມາດກ່ຽວຂ້ອງກັບຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມຂອງວົງຈອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ທຸກໆຂັ້ນຕອນຂອງວົງຈອນຊີວິດຂອງຕົວແບບຄວນມີຂັ້ນຕອນເພື່ອຈັບຄວາມລຳອຽງ ຫຼືການລອຍຕົວແບບ. ຂະບວນການສໍາລັບການຕິດຕາມກວດກາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຫຼັງຈາກການນໍາໄປໃຊ້ແມ່ນຍັງລວມ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງກວດເບິ່ງຕົວແບບແລະຊຸດຂໍ້ມູນເລື້ອຍໆ ສຳ ລັບຄວາມລໍາອຽງ.
ນີ້ອາດຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການກວດສອບຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມເພື່ອເບິ່ງວ່າກຸ່ມຖືກແຈກຢາຍແລະເປັນຕົວແທນແນວໃດ. ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະດັດແປງແລະ / ຫຼືປັບປຸງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ແມ່ນຕົວແທນທັງຫມົດ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ຄວາມລໍາອຽງຄວນໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາໃນຂະນະທີ່ປະເມີນການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບ. ການທົດສອບການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບໃນຊຸດຍ່ອຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຂໍ້ມູນສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມັນມີຄວາມລໍາອຽງຫຼື overfitted ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບກຸ່ມທີ່ແນ່ນອນ.
ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະປະເມີນການປະຕິບັດຕົວແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນຊຸດຍ່ອຍຂໍ້ມູນບາງຢ່າງໂດຍໃຊ້ເຕັກນິກການກວດສອບຂ້າມ. ຂັ້ນຕອນການປະກອບມີການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນເປັນຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແລະການທົດສອບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ທ່ານສາມາດລົບລ້າງຄວາມລໍາອຽງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍ:
- ເມື່ອມີຄວາມຈໍາເປັນ, ຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງຄືນໃຫມ່ໂດຍໃຊ້ຊຸດຝຶກອົບຮົມຕົວແທນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ.
- ສ້າງຕັ້ງຂັ້ນຕອນການກວດກາຢ່າງຕັ້ງຫນ້າສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ລໍາອຽງແລະການຕັດສິນທີ່ຜິດປົກກະຕິ.
- ຄຸນສົມບັດການເພີ່ມນໍ້າໜັກ ແລະປັບຄ່າ hyperparameters ຕາມຄວາມຈໍາເປັນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ບັນຊີຄວາມລໍາອຽງ.
- ຊຸກຍູ້ການແກ້ໄຂຄວາມລຳອຽງທີ່ຄົ້ນພົບຜ່ານຮອບວຽນການຊອກຄົ້ນຫາ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ສະຫຼຸບ
ມັນເປັນການລໍ້ລວງທີ່ຈະເຊື່ອວ່າເມື່ອໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈະເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ສະພາບແວດລ້ອມການດໍາເນີນງານຂອງຕົວແບບແມ່ນມີການປ່ຽນແປງຢູ່ສະເຫມີ, ແລະຜູ້ຈັດການຕ້ອງຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງໃຫມ່ໂດຍໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນໃຫມ່ເປັນປະຈໍາ.
ປະຈຸບັນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນໜຶ່ງໃນຄວາມສາມາດທາງດ້ານເທັກໂນໂລຍີທີ່ໜ້າສົນໃຈທີ່ສຸດພ້ອມກັບຜົນປະໂຫຍດທາງເສດຖະກິດຕົວຈິງ. ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ເມື່ອຈັບຄູ່ກັບເທັກໂນໂລຍີຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ແລະພະລັງການຄຳນວນອັນມະຫາສານທີ່ມີໃຫ້ຜ່ານຄລາວສາທາລະນະ, ມີທ່າແຮງທີ່ຈະຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ບຸກຄົນພົວພັນກັບເທັກໂນໂລຍີ, ແລະບາງທີອຸດສາຫະກຳທັງໝົດ.
ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ຄືກັບເທັກໂນໂລຍີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ມັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການວາງແຜນຢ່າງລະມັດລະວັງເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການມີອະຄະຕິທີ່ບໍ່ຕັ້ງໃຈ. ປະສິດທິຜົນຂອງຄໍາຕັດສິນຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຢ່າງຮ້າຍແຮງໂດຍການລໍາອຽງ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ຜູ້ພັດທະນາຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຕ້ອງຄໍານຶງເຖິງ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ