പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്തുന്നതിനും കൂടുതൽ വ്യവസായങ്ങൾ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ശക്തി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ, സമകാലിക ലോകം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ നിർണായക ഘടകമായി മെഷീൻ ലേണിംഗ് മാറുകയാണ്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വിവിധ ഓർഗനൈസേഷനുകളുടെ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകളിൽ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ പക്ഷപാതത്തിന്റെ പ്രശ്നം കണക്കിലെടുക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
അൽഗോരിതങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ചോയ്സുകൾ നിഷ്പക്ഷവും പക്ഷപാതരഹിതവുമാണെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുക എന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏതൊരു സ്ഥാപനത്തിന്റെയും ലക്ഷ്യമായിരിക്കണം. മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ടുകളെ ആശ്രയിക്കാനും ന്യായമായി കാണാനും കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, തിരിച്ചറിയുകയും അഭിസംബോധന ചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് പക്ഷപാതം.
ഇത് മോഡൽ വിശദീകരിക്കാനുള്ള ചോദ്യങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ്, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ എങ്ങനെയാണ് ഒരു നിഗമനത്തിലെത്തിയത് എന്ന് ഒരു വ്യക്തിക്ക് മനസ്സിലാക്കുന്നത് എത്ര എളുപ്പമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ മാപ്പ് ചെയ്യുകയും പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ട്രെൻഡുകളും പാറ്റേണുകളും നേരിട്ടുള്ള മാനുഷിക വികസനത്തിലൂടെയല്ല ഡാറ്റയിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്.
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ പക്ഷപാതം നിയന്ത്രിക്കുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ വിവിധ കാരണങ്ങളാൽ ഉയർന്നുവരാം. ഒരു മോഡൽ വിന്യസിക്കുമ്പോൾ, പരിശീലന ഡാറ്റാ സാമ്പിളിൽ കൃത്യമായി പ്രതിഫലിക്കാത്ത സാഹചര്യങ്ങൾ അത് പതിവായി നേരിടുന്നു.
ഈ പ്രതിനിധീകരിക്കാത്ത പരിശീലന ഡാറ്റയ്ക്ക് മോഡൽ അമിതമായി യോജിച്ചതാകാമായിരുന്നു. പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ മികച്ച നിലവാരം ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, വിശാലമായ സാംസ്കാരിക സ്വാധീനത്തിന്റെ ഫലമായുണ്ടായ ചരിത്രപരമായ പക്ഷപാതം മോഡലിനെ ഇപ്പോഴും ബാധിച്ചേക്കാം.
ഒരിക്കൽ നടപ്പിലാക്കിയാൽ, ഒരു പക്ഷപാത മാതൃകയ്ക്ക് ചില ഗ്രൂപ്പുകൾക്ക് അനുകൂലമായേക്കാം അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക ഡാറ്റാ സബ്സെറ്റുകളുടെ കൃത്യത നഷ്ടപ്പെടാം. ഇത് ഒരു പ്രത്യേക കൂട്ടം വ്യക്തികളെ അന്യായമായി ശിക്ഷിക്കുന്ന വിധിന്യായങ്ങളിൽ കലാശിച്ചേക്കാം, അത് യഥാർത്ഥ ലോകത്തെ പ്രതികൂലമായി ബാധിച്ചേക്കാം.
ഈ ലേഖനം മെഷീൻ ലേണിംഗ് പക്ഷപാതത്തെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, അത് എന്താണെന്നും അത് എങ്ങനെ കണ്ടെത്താം, അത് സൃഷ്ടിക്കുന്ന അപകടങ്ങൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടുന്നു.
അപ്പോൾ, എന്താണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസ്?
മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ ഉണ്ടാക്കിയ തെറ്റായ അനുമാനങ്ങളുടെ ഫലമായി വ്യവസ്ഥാപിതമായി പക്ഷപാതമുള്ള ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസ് എന്നറിയപ്പെടുന്നു, അൽഗോരിതം ബയസ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു അല്ലെങ്കിൽ AI ബയസ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസ് എന്നത് ഒരു പ്രത്യേക ഡാറ്റ സെറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റയുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗത്തെ അനുകൂലിക്കുന്ന ഒരു മോഡലിന്റെ പ്രവണതയാണ്; പ്രാതിനിധ്യമില്ലാത്ത പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകളാണ് ഇത് പതിവായി കൊണ്ടുവരുന്നത്. ഒരു നിശ്ചിത ഡാറ്റ ശേഖരണത്തോടെ, ഒരു പക്ഷപാതപരമായ മോഡൽ അതിന്റെ കൃത്യതയെ ദോഷകരമായി ബാധിക്കും.
ഒരു യഥാർത്ഥ ലോക ക്രമീകരണത്തിൽ, പക്ഷപാതപരമായ പരിശീലന ഡാറ്റ ഒരു നിശ്ചിത വംശം, ജനസംഖ്യാപരമായ അല്ലെങ്കിൽ ലിംഗഭേദം എന്നിവയ്ക്ക് അനുകൂലമായ ഒരു മോഡലിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിൽ കലാശിച്ചതായി ഇത് സൂചിപ്പിക്കാം.
തൽഫലമായി, മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഫലങ്ങൾ അന്യായമോ വിവേചനപരമോ ആകാം. പ്രതിനിധി അല്ലാത്ത പരിശീലനം ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് പക്ഷപാതത്തിലേക്ക് സംഭാവന ചെയ്യാൻ കഴിയും യന്ത്ര പഠനത്തിൽ.
പരിശീലന ഡാറ്റ കുറവാണെങ്കിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രത്യേക ഡാറ്റാ ഗ്രൂപ്പിംഗിനെ അമിതമായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന മോഡൽ മറ്റ്, പ്രാതിനിധ്യമില്ലാത്ത വിഭാഗങ്ങളോട് പക്ഷപാതം കാണിക്കും. പരിശീലന ഡാറ്റ സാമ്പിൾ യഥാർത്ഥ ലോക വിന്യാസ പരിസ്ഥിതിയുമായി കൃത്യമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ ഇത് സംഭവിക്കാം.
അറിയപ്പെടുന്ന രോഗങ്ങളോ രോഗങ്ങളോ ഉപയോഗിച്ച് രോഗികളുടെ ഡാറ്റ പരിശോധിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായത്തിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒരു പ്രധാന ഉദാഹരണമാണ്. ഉചിതമായ രീതിയിൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ മോഡലുകൾക്ക് മെഡിക്കൽ പ്രാക്ടീഷണർമാരുടെ ഇടപെടലുകൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ കഴിയും.
എന്നിരുന്നാലും, മുൻവിധി സാധ്യമാണ്. പ്രായമായ ഒരു രോഗിയിൽ സാധ്യമായ അസുഖം പ്രവചിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുമ്പോൾ, ഒരു മോഡലിന് മികച്ച പ്രകടനം നടത്താൻ കഴിയില്ല, അത് നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ കൂടുതലും ചെറിയ പ്രായപരിധിയിൽ നിന്നുള്ള രോഗികളുടെ ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, ചരിത്രപരമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വളച്ചൊടിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ചരിത്രപരമായി, ഭൂരിഭാഗം ജീവനക്കാരും പുരുഷന്മാരായതിനാൽ, ജോലി ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാൻ പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു മാതൃക പുരുഷ അപേക്ഷകർക്ക് അനുകൂലമായിരിക്കും.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസ് രണ്ട് സാഹചര്യങ്ങളിലും മോഡലിന്റെ കൃത്യതയെ സ്വാധീനിക്കും, ഏറ്റവും മോശം സാഹചര്യങ്ങളിൽ അത് വിവേചനപരവും അന്യായവുമായ നിഗമനങ്ങളിൽ കലാശിച്ചേക്കാം.
പക്ഷപാതം ഇല്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ തീരുമാനങ്ങൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം അവലോകനം ചെയ്യണം മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ കൂടുതൽ കൂടുതൽ മാനുവൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക. തൽഫലമായി, ഏതൊരു സ്ഥാപനത്തിലെയും മോഡൽ ഗവേണൻസ് സമ്പ്രദായങ്ങളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസിന്റെ നിരീക്ഷണം ഉൾപ്പെടുത്തണം.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വഴി വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലെ വിവിധ തരത്തിലുള്ള ജോലികൾ പൂർത്തിയാക്കുന്നു. ഇന്ന്, കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും നിർദ്ദേശങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയയിൽ, പക്ഷപാതം അർത്ഥമാക്കുന്നത് പഠിച്ച പക്ഷപാതിത്വത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു മോഡലിന് ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രൂപ്പിനെ മറ്റൊന്നിനേക്കാൾ അനുകൂലമാക്കാം എന്നാണ്.
യഥാർത്ഥ പ്രത്യാഘാതങ്ങളുള്ള സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത വിധിന്യായങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ഇത് ഗുരുതരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കും. ലോൺ അപേക്ഷകൾ സ്വയമേവ അംഗീകരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പക്ഷപാത മാതൃകയ്ക്ക് ഒരു നിശ്ചിത ജനസംഖ്യയെ മുൻവിധികളാക്കാൻ കഴിയും. നിയന്ത്രിത ബിസിനസ്സുകളിൽ, ഏത് പ്രവർത്തനങ്ങളും പരിശോധിക്കാനോ സൂക്ഷ്മപരിശോധന നടത്താനോ കഴിയും, ഇത് കണക്കിലെടുക്കേണ്ട നിർണ്ണായക ഘടകമാണ്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസ് തരങ്ങൾ
- അൽഗോരിതം ബയസ് - മെഷീൻ ലേണിംഗ് കമ്പ്യൂട്ടേഷനുകളെ നയിക്കുന്ന കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്ന അൽഗോരിതത്തിൽ ഒരു ബഗ് ഉണ്ടാകുമ്പോൾ ഇത് സംഭവിക്കുന്നു.
- മാതൃകാ പക്ഷപാതം - ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലിപ്പിക്കുക മോഡലിന് ഒരു പ്രശ്നമുണ്ട്, ഇത് സംഭവിക്കുന്നു. ഇത്തരത്തിലുള്ള പക്ഷപാതിത്വമുള്ള സന്ദർഭങ്ങളിൽ, സിസ്റ്റത്തെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവോ ഗുണനിലവാരമോ അപര്യാപ്തമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, പരിശീലന ഡാറ്റ പൂർണ്ണമായും സ്ത്രീ അധ്യാപകരെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നുവെങ്കിൽ, എല്ലാ അധ്യാപകരും സ്ത്രീകളാണെന്ന് വിശ്വസിക്കാൻ അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടും.
- ഒഴിവാക്കൽ പക്ഷപാതം - ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്ന ഡാറ്റയുടെ ഗണത്തിൽ നിർണായകമായ ഒരു ഡാറ്റാ പോയിന്റ് ഇല്ലാതിരിക്കുമ്പോഴാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്, നഷ്ടമായ ഡാറ്റാ പോയിന്റിന്റെ പ്രാധാന്യം മോഡലർമാർ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ പരാജയപ്പെട്ടാൽ ഇത് സംഭവിക്കാം.
- മുൻവിധി പക്ഷപാതം - ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, സിസ്റ്റത്തെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ മുൻവിധി, സ്റ്റീരിയോടൈപ്പുകൾ, തെറ്റായ സാമൂഹിക അനുമാനങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക പക്ഷപാതങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നതിനാൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് തന്നെ പക്ഷപാതപരമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, പുരുഷ ഫിസിഷ്യൻമാരും വനിതാ നഴ്സുമാരും മാത്രം ഉൾപ്പെടുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനത്തിൽ മെഡിക്കൽ പ്രൊഫഷണലുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയാൽ, ആരോഗ്യ പ്രവർത്തകരെക്കുറിച്ചുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക ലിംഗ സ്റ്റീരിയോടൈപ്പ് ശാശ്വതമാകും.
- അളക്കൽ പക്ഷപാതം - പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ഈ പക്ഷപാതം ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തിലും അത് ശേഖരിക്കുന്നതിനോ വിലയിരുത്തുന്നതിനോ ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതികളിലെ അടിസ്ഥാന പ്രശ്നങ്ങളിൽ നിന്നാണ്. പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഭാരം സ്ഥിരമായി വൃത്താകൃതിയിലാക്കിയാൽ ഭാരം കൃത്യമായി വിലയിരുത്താൻ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സിസ്റ്റം പക്ഷപാതപരമായിരിക്കും, കൂടാതെ ജോലിസ്ഥലത്തെ അന്തരീക്ഷം വിലയിരുത്താൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ള ഒരു സംവിധാനത്തെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സംതൃപ്തരായ ജീവനക്കാരുടെ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ചിത്രങ്ങളിലെ ജീവനക്കാർക്ക് അറിയാമെങ്കിൽ പക്ഷപാതപരമായിരിക്കും. അവരെ സന്തോഷത്തിനായി അളന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ പക്ഷപാതത്തിന് എന്ത് ഘടകങ്ങളാണ് സംഭാവന നൽകുന്നത്?
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസിന് നിരവധി കാരണങ്ങളുണ്ടെങ്കിലും, പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ തന്നെ പക്ഷപാതത്തിൽ നിന്നാണ് ഇത് പലപ്പോഴും ഉണ്ടാകുന്നത്. പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ പക്ഷപാതത്തിന് നിരവധി അടിസ്ഥാന കാരണങ്ങളുണ്ട്.
ഏറ്റവും പ്രകടമായ ചിത്രീകരണം പരിശീലന ഡാറ്റയാണ്, ഇത് സാധാരണമല്ലാത്ത ഒരു വിന്യസിച്ച സിസ്റ്റത്തിൽ കാണുന്ന അവസ്ഥകളുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ്. ഇത് ഒരു വിഭാഗത്തിന്റെ പ്രാതിനിധ്യം കുറവുള്ളതോ മറ്റൊരു വിഭാഗത്തിന്റെ അനുപാതമില്ലാത്തതോ ആയ പരിശീലന ഡാറ്റയായിരിക്കാം.
ഇത് സാമ്പിൾ ബയസ് എന്നറിയപ്പെടുന്നു, ഇത് ക്രമരഹിതമായ പരിശീലന ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിന്റെ ഫലമായി ഉണ്ടാകാം. ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനോ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനോ വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നതിനോ ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതികളും ഡാറ്റയുടെ ചരിത്രപരമായ വേരുകളും എല്ലാം ഡാറ്റയിൽ തന്നെ പക്ഷപാതത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.
വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കപ്പെട്ട വലിയ സംസ്കാരത്തിൽ ചരിത്രപരമായി പോലും പക്ഷപാതപരമായിരിക്കാം.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസ് കൂടുതലും ഇനിപ്പറയുന്ന കാരണങ്ങളാൽ സംഭവിക്കുന്നു:
- ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിൽ മനുഷ്യരോ സമൂഹമോ ഉണ്ടാക്കുന്ന പക്ഷപാതങ്ങൾ അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കാത്ത പരിശീലന ഡാറ്റ.
- മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി ലേബൽ ചെയ്യുമ്പോഴോ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുമ്പോഴോ ഉള്ള പക്ഷപാതം.
ഉദാഹരണത്തിന്, പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ വൈവിധ്യത്തിന്റെ അഭാവം പ്രാതിനിധ്യ പക്ഷപാതത്തിന് കാരണമായേക്കാം. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ കൃത്യതയെ വിശാലമായ സംസ്കാരത്തിലെ ചരിത്രപരമായ പക്ഷപാതം ഇടയ്ക്കിടെ സ്വാധീനിക്കുന്നു.
ഇത് ചിലപ്പോൾ സാമൂഹിക അല്ലെങ്കിൽ മാനുഷിക പക്ഷപാതം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു. സാമൂഹിക പക്ഷപാതത്തിന് വിധേയമല്ലാത്ത ഡാറ്റയുടെ വലിയ ശേഖരം കണ്ടെത്തുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈഫ് സൈക്കിളിന്റെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടം മനുഷ്യ പക്ഷപാതത്തിന് തുല്യമാണ്.
മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിങ്ങിന് ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റോ മറ്റ് വിദഗ്ധരോ ലേബൽ ചെയ്ത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. വൃത്തിയാക്കിയ ഡാറ്റയുടെ വൈവിധ്യത്തിൽ നിന്നോ, ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്ന രീതിയിൽ നിന്നോ, ഫീച്ചറുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിൽ നിന്നോ, ഈ ലേബലിംഗ് പ്രക്രിയയിലെ പക്ഷപാതം മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ പക്ഷപാതത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസ് അപകടസാധ്യതകൾ
മോഡലുകൾ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ ഉപകരണങ്ങളായതിനാൽ, അവ നിഷ്പക്ഷമായ വിധിന്യായങ്ങൾ നൽകുമെന്ന് അനുമാനിക്കപ്പെടുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളിൽ പലപ്പോഴും പക്ഷപാതം അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇത് ഫലങ്ങളെ ബാധിക്കും.
കാലഹരണപ്പെട്ട സോഫ്റ്റ്വെയറുകളുടെയും നടപടിക്രമങ്ങളുടെയും സ്ഥാനത്ത് കൂടുതൽ കൂടുതൽ വ്യവസായങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് നടപ്പിലാക്കുന്നു. കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് യാന്ത്രികമാകുമ്പോൾ പക്ഷപാത മോഡലുകൾക്ക് യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് നെഗറ്റീവ് ഇഫക്റ്റുകൾ ഉണ്ടാകും.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മറ്റ് തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമല്ല, അത് സുതാര്യവും നീതിയുക്തവുമാണെന്ന് ഓർഗനൈസേഷനുകളും വ്യക്തികളും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് പ്രോസസ് ആയതിനാൽ, അത് ഉപയോഗിച്ചുള്ള വിധിന്യായങ്ങൾ ഇടയ്ക്കിടെ കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കാറുണ്ട്.
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ പക്ഷപാതം പലപ്പോഴും ചില ജനവിഭാഗങ്ങളിൽ വിവേചനപരമോ പ്രതികൂലമോ ആയ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുമെന്നതിനാൽ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അപകടങ്ങളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിൽ സജീവമായിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. നിയന്ത്രിത സന്ദർഭങ്ങളിൽ, പ്രത്യേകിച്ച്, മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ പക്ഷപാതത്തിന്റെ സാധ്യത കണക്കിലെടുക്കണം.
ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രാഥമിക സ്ക്രീനിംഗിന് ശേഷം മോർട്ട്ഗേജ് അപേക്ഷകരെ സ്വയമേവ സ്വീകരിക്കുന്നതിനോ നിരസിക്കുന്നതിനോ ബാങ്കിംഗിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കാം. ഒരു പ്രത്യേക കൂട്ടം സ്ഥാനാർത്ഥികളോട് പക്ഷപാതം കാണിക്കുന്ന ഒരു മാതൃക സ്ഥാനാർത്ഥിക്കും സ്ഥാപനത്തിനും ദോഷകരമായ ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കിയേക്കാം.
പ്രവർത്തനങ്ങൾ സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു വിന്യാസ പരിതസ്ഥിതിയിൽ കാണപ്പെടുന്ന ഏതെങ്കിലും പക്ഷപാതം വലിയ പ്രശ്നങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. മോഡൽ പ്രവർത്തിച്ചേക്കില്ല, ഏറ്റവും മോശം സാഹചര്യങ്ങളിൽ, മനഃപൂർവം വിവേചനപരമായി മാറിയേക്കാം.
വിന്യാസത്തിൽ നിന്ന് മോഡൽ പൂർണ്ണമായും നീക്കം ചെയ്യപ്പെടുന്നതിന് കാരണമായേക്കാവുന്നതിനാൽ പക്ഷപാതം ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം വിലയിരുത്തുകയും അതിന് തയ്യാറാകുകയും വേണം. മോഡൽ തീരുമാനങ്ങളിൽ ആത്മവിശ്വാസം നേടുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസ് മനസിലാക്കുകയും അഭിസംബോധന ചെയ്യുകയും വേണം.
മാതൃകാപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിലെ പക്ഷപാതം മൂലം സ്ഥാപനത്തിനകത്തും ബാഹ്യ സേവന ഉപഭോക്താക്കൾക്കിടയിലും ഉള്ള വിശ്വാസത്തിന്റെ നിലവാരത്തെ സ്വാധീനിച്ചേക്കാം. മോഡലുകൾ വിശ്വസനീയമല്ലെങ്കിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളെ നയിക്കുമ്പോൾ, ഒരു ഓർഗനൈസേഷനിലെ അവരുടെ പൂർണ്ണ ശേഷി ഉപയോഗിച്ച് അവ ഉപയോഗിക്കില്ല.
ഒരു മോഡലിന്റെ വിശദീകരണക്ഷമത വിലയിരുത്തുമ്പോൾ, പക്ഷപാതത്തിന്റെ കണക്കെടുപ്പ് കണക്കിലെടുക്കേണ്ട ഒരു ഘടകമായിരിക്കണം. മോഡൽ ചോയിസുകളുടെ സാധുതയും കൃത്യതയും പരിശോധിക്കാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസ് ഗുരുതരമായി ബാധിക്കും.
ഇത് ഇടയ്ക്കിടെ പ്രത്യേക ആളുകളെയോ ഗ്രൂപ്പുകളെയോ ബാധിക്കുന്ന വിവേചനപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ കലാശിച്ചേക്കാം. വിവിധ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ തരങ്ങൾക്കായി നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിലവിലുണ്ട്, ഓരോന്നും ഒരു പരിധിവരെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസിന് വിധേയമാണ്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് പക്ഷപാതം ഇപ്രകാരം ചിത്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നു:
- പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ വൈവിധ്യങ്ങൾ ഇല്ലാത്തതിനാൽ, ചില വംശീയ ഗ്രൂപ്പുകൾക്ക് മുഖം തിരിച്ചറിയൽ അൽഗോരിതം കൃത്യത കുറവായിരിക്കും.
- മാനുഷികമോ ചരിത്രപരമോ ആയ മുൻവിധി കാരണം ഡാറ്റയിലെ വംശീയവും ലിംഗഭേദവും ഈ പ്രോഗ്രാമിന് കണ്ടെത്താനാകും.
- ഒരു പ്രത്യേക ഭാഷയോ ഉച്ചാരണമോ ഉപയോഗിച്ച്, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതാകാം, പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ കുറവ് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു ആക്സന്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഇതിന് കഴിഞ്ഞേക്കില്ല.
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ പക്ഷപാതം പരിഹരിക്കുന്നു
പക്ഷപാതം കണ്ടെത്തുമ്പോൾ മോഡലുകൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബയസ് പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള രണ്ട് വഴികളാണ്. മിക്ക കേസുകളിലും, മോഡൽ ബയസ് പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ പക്ഷപാതത്തിന്റെ സൂചനയാണ്, അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞത് പക്ഷപാതം മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈഫ് സൈക്കിളിന്റെ പരിശീലന ഘട്ടവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കാം.
മാതൃകാ ജീവിതചക്രത്തിന്റെ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും പക്ഷപാതം അല്ലെങ്കിൽ മോഡൽ ഡ്രിഫ്റ്റ് പിടിക്കുന്നതിനുള്ള നടപടിക്രമങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കണം. വിന്യാസത്തിനു ശേഷം മെഷീൻ ലേണിംഗ് നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രക്രിയകളും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. പക്ഷപാതത്തിനായി മോഡലും ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ഇടയ്ക്കിടെ പരിശോധിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
ഗ്രൂപ്പുകൾ എങ്ങനെ വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്നും അവിടെ പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടുന്നുവെന്നും കാണുന്നതിന് ഒരു പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റ് പരിശോധിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. പൂർണ്ണമായും പ്രതിനിധീകരിക്കാത്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പരിഷ്ക്കരിക്കാനും/അല്ലെങ്കിൽ മെച്ചപ്പെടുത്താനും സാധിക്കും.
കൂടാതെ, മോഡലിന്റെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുമ്പോൾ പക്ഷപാതം പരിഗണിക്കണം. ഡാറ്റയുടെ വ്യത്യസ്ത ഉപസെറ്റുകളിൽ മോഡലിന്റെ പ്രകടനം പരിശോധിക്കുന്നത് ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രൂപ്പുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് അത് പക്ഷപാതപരമാണോ അല്ലെങ്കിൽ അമിതമായി ഘടിപ്പിച്ചതാണോ എന്ന് കാണിക്കാനാകും.
ക്രോസ്-വാലിഡേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ചില ഡാറ്റാ സബ്സെറ്റുകളിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ പ്രകടനം വിലയിരുത്താൻ സാധിക്കും. ഡാറ്റയെ വ്യതിരിക്തമായ പരിശീലനമായും ടെസ്റ്റിംഗ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളായും വിഭജിക്കുന്നതാണ് നടപടിക്രമം.
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും:
- ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ, വലുതും കൂടുതൽ പ്രാതിനിധ്യമുള്ളതുമായ പരിശീലന സെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുക.
- പക്ഷപാതപരമായ ഫലങ്ങളും അസാധാരണമായ വിധിന്യായങ്ങളും മുൻകൂട്ടി കാണുന്നതിന് ഒരു നടപടിക്രമം സ്ഥാപിക്കുന്നു.
- ഫീച്ചറുകൾ വീണ്ടും വെയ്റ്റുചെയ്യുന്നതും ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ ആവശ്യാനുസരണം ക്രമീകരിക്കുന്നതും പക്ഷപാതം കണക്കാക്കാൻ സഹായിക്കും.
- കണ്ടെത്തലിന്റെയും ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെയും തുടർച്ചയായ സൈക്കിളിലൂടെ കണ്ടെത്തിയ പക്ഷപാതിത്വത്തിന്റെ പരിഹാരം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
ഒരിക്കൽ പരിശീലിപ്പിച്ചാൽ, ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ സ്വയംഭരണപരമായി പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് വിശ്വസിക്കാൻ ഇത് പ്രലോഭിപ്പിക്കുന്നതാണ്. വാസ്തവത്തിൽ, മോഡലിന്റെ പ്രവർത്തന അന്തരീക്ഷം എപ്പോഴും മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കും, മാനേജർമാർ പതിവായി പുതിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകളെ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കണം.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് നിലവിൽ യഥാർത്ഥ ലോക സാമ്പത്തിക നേട്ടങ്ങളുള്ള ഏറ്റവും ആകർഷകമായ സാങ്കേതിക കഴിവുകളിലൊന്നാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ്, വലിയ ഡാറ്റാ സാങ്കേതികവിദ്യകളും പബ്ലിക് ക്ലൗഡിലൂടെ ലഭ്യമായ അപാരമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവറും ജോടിയാക്കുമ്പോൾ, വ്യക്തികൾ സാങ്കേതികവിദ്യയുമായും ഒരുപക്ഷേ മുഴുവൻ വ്യവസായങ്ങളുമായും എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു എന്നതിനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവുണ്ട്.
എന്നിരുന്നാലും, മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ വാഗ്ദ്ധാനം ചെയ്യുന്നതുപോലെ, മനഃപൂർവമല്ലാത്ത പക്ഷപാതങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ അത് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ആസൂത്രണം ചെയ്യണം. മെഷീനുകൾ നടത്തിയ വിധിന്യായങ്ങളുടെ ഫലപ്രാപ്തിയെ പക്ഷപാതം ഗുരുതരമായി ബാധിക്കും, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ ഡെവലപ്പർമാർ കണക്കിലെടുക്കേണ്ട ഒന്നാണ്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക