လုပ်ငန်းများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ရွေးချယ်မှုများပြုလုပ်ရန်အတွက် algorithms ၏စွမ်းအားကို ပိုမိုအသုံးပြုလာသည်နှင့်အမျှ စက်သင်ယူမှုသည် ခေတ်ပြိုင်ကမ္ဘာ၏လည်ပတ်ပုံ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်လာပါသည်။
စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အဖွဲ့အစည်းအသီးသီး၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ထည့်သွင်းသည့်အခါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုပြဿနာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။
အယ်လဂိုရီသမ်များမှ ထုတ်ပေးသော ရွေးချယ်မှုများသည် ဘက်မလိုက်ဘဲ ဘက်လိုက်မှုကင်းကြောင်း အာမခံရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုသည့် မည်သည့်အဖွဲ့အစည်းအတွက်မဆို ပန်းတိုင်ဖြစ်သင့်သည်။ မော်ဒယ်ရလဒ်များကို အားကိုးပြီး တရားမျှတသည်ဟု ရှုမြင်နိုင်စေရန် သေချာစေရန်၊ အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် ဖြေရှင်းရန် အရေးကြီးပါသည်။ စက်သင်ယူမှု ဘက်လိုက်မှု
၎င်းသည် မော်ဒယ်ရှင်းပြနိုင်မှုဆိုင်ရာ မေးခွန်းများနှင့် သက်ဆိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခု နိဂုံးချုပ်သွားပုံကို လူတစ်ဦး နားလည်သဘောပေါက်ရန် မည်မျှလွယ်ကူသည်နှင့် သက်ဆိုင်သည်။ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များက မြေပုံဆွဲပြီး သင်ယူသည့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် ပုံစံများသည် လူသားများ တိုက်ရိုက် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုထက် ဒေတာကိုယ်တိုင်မှ လာပါသည်။
ထိန်းချုပ်ပြီး စစ်ဆေးခြင်းမပြုပါက စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှု ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနမူနာတွင် တိကျစွာ ထင်ဟပ်ခြင်းမရှိသည့် အခြေအနေများကို မကြာခဏ ကြုံတွေ့ရသည်။
မော်ဒယ်သည် ဤကိုယ်စားပြုမဟုတ်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲအတွက် အံကိုက်ဖြစ်နိုင်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော်လည်း၊ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ယဉ်ကျေးမှုလွှမ်းမိုးမှုများကြောင့် ထွက်ပေါ်လာသော သမိုင်းဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှုများကြောင့် စံနမူနာကို သက်ရောက်မှုရှိနိုင်ပါသည်။
အကောင်အထည်ဖော်ပြီးသည်နှင့်၊ ဘက်လိုက်မှုပုံစံသည် အချို့သောအုပ်စုများကို နှစ်သက်နိုင်သည် သို့မဟုတ် သီးခြားဒေတာအမျိုးအစားခွဲများဖြင့် တိကျမှုကို ဆုံးရှုံးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် လူအုပ်စုတစ်စုကို တရားမျှတစွာ အပြစ်ပေးသည့် စီရင်ဆုံးဖြတ်မှုများ ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပြီး၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် အပျက်သဘောဆောင်သည့် သက်ရောက်မှုများ ရှိနိုင်သည်။
ဤဆောင်းပါးတွင် စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုဟူသည် အဘယ်အရာဖြစ်သည်၊ ၎င်းကိုမည်သို့သိရှိရန်၊ ၎င်းတွင်ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည့်အန္တရာယ်များနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုကို ဆွေးနွေးထားသည်။
ဒီတော့ Machine Learning Bias ဆိုတာ ဘာလဲ။
စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ပြုလုပ်ခဲ့သော မှားယွင်းသောယူဆချက်များကြောင့် စနစ်တကျ ဘက်လိုက်ထားသော အထွက်များထုတ်ပေးသည့် algorithm ကို machine learning bias ဟုခေါ်သည်၊ algorithm bias သို့မဟုတ် AI bias ဟုခေါ်သည် ။
စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုသည် ဒေတာအစုတစ်ခု သို့မဟုတ် ဒေတာအစုခွဲကို မျက်နှာသာပေးရန်အတွက် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ သဘောထား၊ ကိုယ်စားပြုမဟုတ်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများမှ မကြာခဏ ယူဆောင်လာသည်။ ဒေတာစုဆောင်းမှုအချို့နှင့်အတူ၊ ဘက်လိုက်မှုပုံစံတစ်ခုသည် ၎င်း၏တိကျမှုကို ထိခိုက်စေမည်ဖြစ်ပြီး၊
လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေတွင်၊ ၎င်းသည် ဘက်လိုက်သောလေ့ကျင့်မှုဒေတာသည် အချို့သောလူမျိုး၊ လူဦးရေစာရင်း သို့မဟုတ် ကျား၊
ရလဒ်အနေဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း၏ ရလဒ်များသည် တရားမျှတမှု သို့မဟုတ် ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ကိုယ်စားလှယ်မဟုတ်သောသင်တန်း ဒေတာအတွဲများသည် ဘက်လိုက်မှုကို အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။ machine learning တွင်။
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ချို့တဲ့နေပါက သို့မဟုတ် သီးခြားဒေတာအုပ်စုဖွဲ့ခြင်း၏ အလွန်အကျွံကိုယ်စားပြုပါက ထွက်ပေါ်လာသောပုံစံသည် အခြားသော၊ ကိုယ်စားပြုမှုနည်းသော အမျိုးအစားများထံ ဘက်လိုက်နိုင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနမူနာသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာ လက်တွေ့အသုံးချမှုပတ်ဝန်းကျင်နှင့် အတိအကျမကိုက်ညီပါက ၎င်းသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။
ရောဂါများ သို့မဟုတ် ဖျားနာမှုများနှင့် ပတ်သက်၍ လူနာဒေတာကို စစ်ဆေးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းတွင် စက်သင်ယူခြင်းသည် အဓိကဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်များသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပညာရှင်များ၏ စွက်ဖက်မှုများကို သင့်လျော်စွာ အသုံးပြုသောအခါတွင် အရှိန်မြှင့်ပေးနိုင်သည်။
သို့သော် မလိုမုန်းထားမှုများ ဖြစ်နိုင်သည်။ အသက်ကြီးသောလူနာများတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသောဖျားနာမှုကို ခန့်မှန်းရန်တောင်းဆိုသောအခါ၊ ၎င်းကိုတည်ဆောက်ရန်အသုံးပြုသည့်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအများစုသည် သေးငယ်သောအသက်အပိုင်းအခြားမှ လူနာဒေတာများပါ၀င်ပါက မော်ဒယ်သည် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်မည်မဟုတ်ပါ။
ထို့အပြင် သမိုင်းဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းများကို လှည့်စားနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သမိုင်းကြောင်းအရ ဝန်ထမ်းအများစုသည် အမျိုးသားများဖြစ်သောကြောင့် အလုပ်လျှောက်ထားသူများကို စစ်ထုတ်ရန် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်သည် အမျိုးသားလျှောက်ထားသူများကို ဦးစားပေးမည်ဖြစ်သည်။
စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုသည် အခြေအနေနှစ်ခုလုံးတွင် မော်ဒယ်၏တိကျမှုအပေါ် လွှမ်းမိုးမှုရှိမည်ဖြစ်ပြီး အဆိုးဆုံးအခြေအနေတွင်၊ ၎င်းသည် ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်းနှင့် တရားမျှတမှုမရှိသော ကောက်ချက်များကိုပင် ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
ဘက်လိုက်မှု မရှိစေရန်အတွက် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ဂရုတစိုက် ပြန်လည်သုံးသပ်ရမည်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ ပိုများသော manual operations များကို အစားထိုးပါ။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ မည်သည့်အဖွဲ့အစည်းရှိ စံပြအုပ်ချုပ်မှုအလေ့အကျင့်များတွင် စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုအတွက် စောင့်ကြည့်ခြင်းပါ၀င်သင့်သည်။
မတူညီသောစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် အလုပ်အမျိုးအစားများစွာကို စက်သင်ယူမှုပုံစံများဖြင့် အပြီးသတ်လုပ်ဆောင်လျက်ရှိသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် ပိုမိုခက်ခဲသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် အကြံပြုချက်များကို ထုတ်ပေးရန်အတွက် မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုကြသည်။ ဤဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင်၊ ဘက်လိုက်မှုဆိုသည်မှာ သင်ယူလေ့လာထားသော ဘက်လိုက်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ အုပ်စုတစ်စုကို အခြားအုပ်စုတစ်ခုသို့ ဦးစားပေးနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။
အမှန်တကယ်အကျိုးဆက်များဖြင့် မလုံခြုံသော စီရင်ဆုံးဖြတ်မှုများပြုလုပ်သည့်အခါ ၎င်းသည် ပြင်းထန်သောဂယက်ရိုက်ခတ်မှုများရှိနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ချေးငွေလျှောက်လွှာများကို အလိုအလျောက်အတည်ပြုရန်အသုံးပြုသည့်အခါ၊ ဘက်လိုက်မှုပုံစံသည် အချို့သောလူဦးရေကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ မည်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကိုမဆို စစ်ဆေးခြင်း သို့မဟုတ် စိစစ်နိုင်သည့် စည်းမျဉ်းခံစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင်၊ ၎င်းသည် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အထူးအရေးကြီးသောအချက်ဖြစ်သည်။
Machine Learning Bias အမျိုးအစားများ
- Algorithm ဘက်လိုက်မှု - စက်သင်ယူမှု တွက်ချက်မှုများကို မောင်းနှင်ပေးသော တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်သည့် algorithm တွင် bug တစ်ခုရှိနေသောအခါ ၎င်းသည် ဖြစ်ပေါ်သည်။
- နမူနာ Bias - ဒေတာအသုံးပြုသည့်အခါ machine learning ကိုလေ့ကျင့်ပါ။ မော်ဒယ်မှာ ပြဿနာရှိလို့ ဒီလိုဖြစ်တာ။ ဤကဲ့သို့ ဘက်လိုက်မှုမျိုးတွင်၊ စနစ်လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် ဒေတာပမာဏ သို့မဟုတ် အရည်အသွေးသည် မလုံလောက်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် အမျိုးသမီးဆရာများ လုံးလုံးပါ၀င်နေပါက ဆရာများအားလုံး အမျိုးသမီးဖြစ်ကြောင်း ယုံကြည်ရန် အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
- ချန်လှပ်မှု ဘက်လိုက်မှု – မော်ဒယ်လ်များသည် ပျောက်ဆုံးနေသောဒေတာအချက်၏ အရေးပါပုံကို သိရှိနားလည်ရန် ပျက်ကွက်ပါက ဒေတာအသုံးပြုမှုအစုတွင် အရေးကြီးသောဒေတာအချက်တစ်ခု ပျက်သွားသည့်အခါ ၎င်းသည် ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။
- မလိုမုန်းထားဘက်လိုက်မှု - ဤဥပမာတွင်၊ စနစ်အားလေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသည့်ဒေတာသည် မလိုမုန်းထားမှု၊ စံနမူနာများနှင့် မှားယွင်းသောလူမှုရေးဆိုင်ရာယူဆချက်များကဲ့သို့သော လက်တွေ့ကမ္ဘာ၏ဘက်လိုက်မှုများကို ထင်ဟပ်နေသောကြောင့် စက်သင်ယူမှုကိုယ်တိုင်က ဘက်လိုက်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကယ်၍ အမျိုးသားသမားတော်များနှင့် အမျိုးသမီးသူနာပြုများသာ ပါဝင်သော ကွန်ပျူတာစနစ်တွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများ၏ အချက်အလက်ကို ထည့်သွင်းရမည်ဆိုလျှင်၊ ကျန်းမာရေးဝန်ထမ်းများအကြောင်း လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ကျား-မ စံနမူနာပုံစံကို တည်တံ့စေမည်ဖြစ်သည်။
- အတိုင်းအတာ ဘက်လိုက်မှု - နာမည် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားသည့်အတိုင်း ဤဘက်လိုက်မှုသည် ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ၎င်းကို စုဆောင်းရန် သို့မဟုတ် အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းများနှင့် အခြေခံပြဿနာများမှ ထွက်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင်ပါရှိသောအလေးများကို တိကျစွာအကဲဖြတ်ရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့်စနစ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင်ပါရှိသောအလေးချိန်များကို တသမတ်တည်းစုစည်းထားမည်ဖြစ်ပြီး၊ လေ့ကျင့်ပေးထားသည့် ဝန်ထမ်းများ၏ပုံများကိုအသုံးပြုကာ လုပ်ငန်းခွင်ပတ်ဝန်းကျင်ကို အကဲဖြတ်ရန် ရည်ရွယ်သည့်စနစ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့် ပုံများရှိဝန်ထမ်းများသိရှိပါက ဘက်လိုက်နိုင်ပါသည်။ သူတို့သည် ပျော်ရွှင်မှုအတွက် တိုင်းတာကြသည်။
စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် မည်သည့်အချက်များ။
စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုအတွက် အကြောင်းရင်းများစွာရှိသော်လည်း ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကိုယ်တိုင်တွင် ဘက်လိုက်မှုမှ ဖြစ်ပေါ်လာလေ့ရှိသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုများအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော နောက်ခံအကြောင်းရင်းများစွာရှိပါသည်။
အထင်ရှားဆုံး သရုပ်ဖော်ပုံမှာ ပုံမှန်မဟုတ်သော အသုံးချစနစ်တွင် မြင်တွေ့ရသည့် အခြေအနေ အစုအဝေးဖြစ်သည့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အမျိုးအစားတစ်ခု၏ ကိုယ်စားပြုမှုနည်းသော သို့မဟုတ် အခြားတစ်ခု၏ အချိုးမညီသော ပမာဏဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ဖြစ်နိုင်သည်။
၎င်းကို နမူနာဘက်လိုက်မှုဟု လူသိများပြီး ၎င်းသည် ကျပန်းမဟုတ်သော လေ့ကျင့်မှုဒေတာစုဆောင်းခြင်းမှ ရလဒ်ထွက်ပေါ်နိုင်သည်။ ဒေတာများကို စုဆောင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲရန် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းများအပြင် ဒေတာ၏ သမိုင်းအရင်းအမြစ်များကိုပါ ဒေတာကိုယ်တိုင် ဘက်လိုက်မှုဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။
အချက်အလက်များကို စုစည်းထားရာ ကြီးမားသောယဉ်ကျေးမှုတွင် သမိုင်းကြောင်းအရ ဘက်လိုက်မှုပင်ဖြစ်နိုင်သည်။
စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုသည် အများအားဖြင့်--
- သမိုင်းအချက်အလက်ရှိ လူသား သို့မဟုတ် လူ့အဖွဲ့အစည်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော ဘက်လိုက်မှုများကို အယ်လဂိုရီသမ်များ လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည်။
- လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများကို ထင်ဟပ်ခြင်းမရှိသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ။
- ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူမှုအတွက် ဒေတာကို အညွှန်းတပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ပြင်ဆင်နေချိန်တွင် ဘက်လိုက်မှု။
ဥပမာအားဖြင့်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကွဲပြားမှုမရှိခြင်းသည် ကိုယ်စားပြုဘက်လိုက်မှုကို ဖြစ်စေနိုင်သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ တိကျမှန်ကန်မှုသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ယဉ်ကျေးမှုရှိ သမိုင်းဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှုများကြောင့် မကြာခဏ သက်ရောက်မှုရှိသည်။
ဤသည်ကို တစ်ခါတစ်ရံ လူမှုရေး သို့မဟုတ် လူသားဘက်လိုက်မှုဟု ရည်ညွှန်းသည်။ လူ့အဖွဲ့အစည်း ဘက်လိုက်မှု မကျရောက်နိုင်သော များပြားလှသော ဒေတာစုဆောင်းမှုများကို ရှာဖွေခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုဘဝစက်ဝန်း၏ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်သည် လူသား၏ဘက်လိုက်မှုအပေါ် ထပ်တူထပ်မျှဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် သို့မဟုတ် အခြားကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးမှ တံဆိပ်ကပ်ပြီး စီမံဆောင်ရွက်ထားသည့် ဒေတာသည် ကြီးကြပ်စက်သင်ယူမှုအတွက် လိုအပ်ပါသည်။ သန့်စင်ထားသော ဒေတာ အမျိုးမျိုးမှ အရင်းခံသည်ဖြစ်စေ ဒေတာအချက်များအား တံဆိပ်တပ်သည့်ပုံစံ သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များ ရွေးချယ်မှုတွင်၊ ဤတံဆိပ်တပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဘက်လိုက်မှုသည် စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုဖြစ်စေနိုင်သည်။
Machine Learning Bias အန္တရာယ်များ
မော်ဒယ်များသည် ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် ကိရိယာများဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် ဘက်မလိုက်သော စီရင်ဆုံးဖြတ်မှုများကို ပေးသည်ဟု ယူဆပါသည်။ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် မကြာခဏ ဘက်လိုက်မှုပါ၀င်ပြီး ရလဒ်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။
ခေတ်မမီတော့သော ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများအစား စက်သင်ယူမှု လုပ်ငန်းများသည် ပိုများလာပါသည်။ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များသည် မော်ဒယ်များကိုအသုံးပြု၍ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် ဘက်လိုက်မှုရှိသော မော်ဒယ်များသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် အနုတ်လက္ခဏာဆောင်သော သက်ရောက်မှုများ ရှိနိုင်သည်။
စက်သင်ယူခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်းများနှင့် သာတူညီမျှဖြစ်ရန် မျှော်လင့်ထားသည့် အဖွဲ့အစည်းများနှင့် တစ်ဦးချင်းစီရှိ အခြားသော ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် မတူပါ။ စက်သင်ယူခြင်းသည် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းကိုအသုံးပြု၍ စီရင်ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အခါအားလျော်စွာ ပို၍ပင် အနီးကပ်စစ်ဆေးပါသည်။
စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုများသည် လူအချို့အပေါ် မကြာခဏ ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်း သို့မဟုတ် အနုတ်လက္ခဏာဆောင်သော အကျိုးသက်ရောက်မှုများ ရှိနိုင်သောကြောင့် အဖွဲ့အစည်းများအနေဖြင့် အန္တရာယ်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် တက်ကြွစွာလုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထိန်းချုပ်ထားသော အကြောင်းအရာများအတွက်၊ အထူးသဖြင့်၊ စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုဖြစ်နိုင်ခြေကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကနဦးစစ်ဆေးမှုပြီးနောက် ချေးငွေလျှောက်ထားသူများကို အလိုအလျောက်လက်ခံရန် သို့မဟုတ် ငြင်းပယ်ရန်အတွက် ဘဏ်လုပ်ငန်းတွင် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အချို့သော ကိုယ်စားလှယ်လောင်းအုပ်စုအပေါ် ဘက်လိုက်သောပုံစံသည် ကိုယ်စားလှယ်လောင်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းနှစ်ခုလုံးအပေါ် ဆိုးရွားစွာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
လုပ်ဆောင်ချက်များကို စိစစ်နိုင်သည့် ဖြန့်ကျက်ပတ်ဝန်းကျင်တွင် တွေ့ရှိရသည့် ဘက်လိုက်မှုမှန်သမျှသည် ကြီးမားသော ပြဿနာများဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။ မော်ဒယ်သည် အလုပ်မဖြစ်နိုင်ပြီး၊ အဆိုးဆုံးအခြေအနေများတွင်၊ တမင်ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်းပင် ဖြစ်သွားနိုင်သည်။
မော်ဒယ်အား ဖြန့်ကျက်မှုမှ လုံးဝဖယ်ရှားပစ်နိုင်သောကြောင့် ဘက်လိုက်မှုကို ဂရုတစိုက်အကဲဖြတ်ပြီး ပြင်ဆင်ထားရပါမည်။ မော်ဒယ်ဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် ယုံကြည်မှုရရှိရန် နားလည်မှုနှင့် စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သည်။
အဖွဲ့အစည်းအတွင်းနှင့် ပြင်ပဝန်ဆောင်မှုသုံးစွဲသူများကြားတွင် ယုံကြည်မှုအဆင့်သည် စံပြဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ဘက်လိုက်မှုရှိသည်ဟု ထင်မြင်ယူဆမှုများအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် အန္တရာယ်များသော ရွေးချယ်မှုများကို လမ်းညွှန်သည့်အခါ မော်ဒယ်များကို အယုံအကြည်မရှိပါက၊ ၎င်းတို့သည် အဖွဲ့အစည်းအတွင်း ၎င်းတို့၏ အလားအလာ အပြည့်အ၀အတွက် အသုံးမချနိုင်ပါ။
မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ရှင်းပြနိုင်စွမ်းကို အကဲဖြတ်သည့်အခါ၊ ဘက်လိုက်မှုများအတွက် စာရင်းကိုင်သည် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်ဖြစ်သင့်သည်။ မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုများ၏ တရားဝင်မှုနှင့် တိကျမှုသည် စစ်ဆေးမထားသော စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုကြောင့် အကြီးအကျယ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
၎င်းသည် ရံဖန်ရံခါတွင် သီးခြားလူများ သို့မဟုတ် အုပ်စုများကို ထိခိုက်စေနိုင်သည့် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူမှုပုံစံအမျိုးအစားများအတွက် အပလီကေးရှင်းများစွာရှိပြီး တစ်ခုစီသည် စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ခံနိုင်ရည်ရှိသည်။
စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုကို သရုပ်ဖော်ထားသည်-
- လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကွဲပြားမှုမရှိခြင်းကြောင့် အချို့လူမျိုးစုများအတွက် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် တိကျမှုနည်းနိုင်သည်။
- ပရိုဂရမ်သည် လူသား သို့မဟုတ် သမိုင်းဆိုင်ရာ မလိုမုန်းထားမှုကြောင့် ဒေတာတွင် လူမျိုးရေးနှင့် ကျားမရေးရာ ဘက်လိုက်မှုကို ရှာဖွေနိုင်သည်။
- အချို့သော ဒေသိယစကား သို့မဟုတ် လေယူလေသိမ်းဖြင့်၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ပိုမိုတိကျနိုင်ပြီး၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ကိုယ်စားပြုမှုနည်းပါးသော လေယူလေသိမ်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။
Machine Learning တွင် Bias ကိုဖြေရှင်းခြင်း။
ဘက်လိုက်မှုကို တွေ့ရှိသောအခါ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်းပုံစံများသည် စက်သင်ယူမှုဘက်လိုက်မှုကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းနှစ်သွယ်ဖြစ်သည်။ ကိစ္စအများစုတွင်၊ မော်ဒယ်ဘက်လိုက်မှုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုကို ညွှန်ပြသည့် လက္ခဏာတစ်ခုဖြစ်ပြီး အနည်းဆုံး ဘက်လိုက်မှုသည် machine learning lifecycle ၏ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်နှင့် ဆက်စပ်နိုင်သည်။
မော်ဒယ်ဘဝစက်ဝန်း၏ အဆင့်တိုင်းတွင် ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် မော်ဒယ်လွင့်ပျံမှုကို ဖမ်းစားရန် လုပ်ငန်းစဉ်များ ရှိသင့်သည်။ ဖြန့်ကျက်ပြီးနောက် စက်သင်ယူမှုကို စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် လုပ်ငန်းစဉ်များလည်း ပါဝင်သည်။ ဘက်လိုက်မှုအတွက် မော်ဒယ်နှင့် ဒေတာအတွဲများကို မကြာခဏ စစ်ဆေးရန် အရေးကြီးသည်။
၎င်းတွင် အဖွဲ့များအား မည်ကဲ့သို့ ဖြန့်ဝေပြီး ထိုနေရာတွင် ကိုယ်စားပြုထားသည်ကို ကြည့်ရှုရန် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို စစ်ဆေးခြင်းတွင် ပါဝင်နိုင်သည်။ လုံး၀ကိုယ်စားပြုမဟုတ်သော ဒေတာအတွဲများကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့်/သို့မဟုတ် မြှင့်တင်ရန် ဖြစ်နိုင်သည်။
ထို့အပြင် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် ဘက်လိုက်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ ဒေတာ၏ မတူညီသော အစုခွဲများတွင် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စမ်းသပ်ခြင်းသည် အချို့သောအုပ်စုနှင့် ဆက်နွှယ်နေသည့် ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် အံဝင်ခွင်ကျ ဖြစ်နေခြင်းရှိမရှိ ပြသနိုင်သည်။
အပြန်အလှန် validation နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ အချို့သော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် ဖြစ်နိုင်သည်။ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းတွင် အချက်အလက်များကို ကွဲပြားသော လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် စမ်းသပ်မှုဒေတာအတွဲများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်း ပါဝင်သည်။
စက်သင်ယူမှုတွင် ဘက်လိုက်မှုကို ဖယ်ရှားနိုင်သည်-
- လိုအပ်ပါက ပိုမိုကြီးမား၍ ကိုယ်စားလှယ်လေ့ကျင့်မှုအစုံများကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်ပါ။
- ဘက်လိုက်သောရလဒ်များနှင့် ပုံမှန်မဟုတ်သော စီရင်ဆုံးဖြတ်ချက်များကို စေ့စေ့ကြည့်ရှုရန် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို ထူထောင်ခြင်း။
- အင်္ဂါရပ်များကို အလေးချိန်ပြန်ချခြင်းနှင့် လိုအပ်သလို ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို ချိန်ညှိခြင်းသည် ဘက်လိုက်မှုများအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
- ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၏ စဉ်ဆက်မပြတ်လည်ပတ်မှုမှတဆင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသော ဘက်လိုက်မှုဖြေရှင်းမှုကို အားပေးခြင်း။
ကောက်ချက်
လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသည်နှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဟု ယုံကြည်ရန် ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ အမှန်မှာ၊ မော်ဒယ်၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုပတ်ဝန်းကျင်သည် အမြဲတမ်းပြောင်းလဲနေပြီး မန်နေဂျာများသည် ဒေတာအသစ်အစုံများကို ပုံမှန်အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်ပေးရမည်ဖြစ်သည်။
Machine Learning သည် လက်ရှိကမ္ဘာ့စီးပွားရေးအကျိုးအမြတ်များနှင့်အတူ စိတ်ဝင်စားဖွယ်အကောင်းဆုံးနည်းပညာစွမ်းရည်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြီးမားသော ဒေတာနည်းပညာများနှင့် အများသူငှာ cloud မှတဆင့် ရရှိနိုင်သော ကြီးမားသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ စွမ်းအားများနှင့် တွဲဆက်လိုက်သောအခါ၊ တစ်ဦးချင်းစီက နည်းပညာနှင့် တုံ့ပြန်ပုံနှင့် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တစ်ခုလုံးကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည့် အလားအလာရှိသည်။
သို့သော်၊ စက်-သင်ယူခြင်းနည်းပညာသည် အလားအလာရှိသကဲ့သို့ မရည်ရွယ်ဘဲ ဘက်လိုက်မှုများကို ရှောင်ရှားနိုင်ရန် ၎င်းကို ဂရုတစိုက် စီစဉ်ရမည်ဖြစ်သည်။ စက်များမှ ပြုလုပ်သော စီရင်ဆုံးဖြတ်မှုများ၏ ထိရောက်မှုသည် ဘက်လိုက်မှုကြောင့် ပြင်းထန်စွာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် machine learning model developer များ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အရာဖြစ်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave