ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚੋਣਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਸਮਕਾਲੀ ਸੰਸਾਰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚੋਣਾਂ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਰਹਿਤ ਹਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਸਥਾ ਦਾ ਟੀਚਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ
ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿੰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਿੱਟੇ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਿਆ। ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਸਿੱਧੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਹੀ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਉਭਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਅਤੇ ਜਾਂਚਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਡਾਟਾ ਦੇ ਇਸ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਲਈ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮਾਡਲ ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਆਪਕ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੱਖਪਾਤ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਲਾਗੂ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤੀ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਸਮੂਹਾਂ ਦਾ ਪੱਖ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਸਬਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਜਿਹੇ ਨਿਰਣੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਜ਼ਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪੱਖਪਾਤ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕੀ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭਿਆ ਜਾਵੇ, ਇਸ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਖ਼ਤਰੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਤਾਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪੱਖਪਾਤ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਤਰਤੀਬਵਾਰ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੱਖਪਾਤ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ AI ਪੱਖਪਾਤ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਦਾ ਪੱਖ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਹੈ; ਇਹ ਅਕਸਰ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤੀ ਮਾਡਲ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੇਗਾ, ਜੋ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਏਗਾ।
ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਖਾਸ ਨਸਲ, ਜਨਸੰਖਿਆ, ਜਾਂ ਲਿੰਗ ਦਾ ਪੱਖ ਪੂਰਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਬੇਇਨਸਾਫ਼ੀ ਜਾਂ ਵਿਤਕਰੇ ਵਾਲੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗੈਰ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪੱਖਪਾਤ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ.
ਨਤੀਜਾ ਮਾਡਲ ਹੋਰ, ਘੱਟ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਦਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਤੈਨਾਤੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਇੰਡਸਟਰੀ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਾਣੀਆਂ-ਪਛਾਣੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਜਾਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਡਾਕਟਰੀ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਦੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੱਖਪਾਤ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਬਜ਼ੁਰਗ ਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਜਿਆਦਾਤਰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਉਮਰ ਦੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਤਿਹਾਸਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਤਿੱਖਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਸਨ, ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਪੁਰਸ਼ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੇਗਾ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਦੋਵਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਭੈੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਸਦਾ ਨਤੀਜਾ ਵਿਤਕਰੇ ਅਤੇ ਬੇਇਨਸਾਫ਼ੀ ਦੇ ਸਿੱਟੇ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਪੱਖਪਾਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਨੂਅਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੋ. ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਅੱਜ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ, ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਿਰਣੇ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਦੇ ਗੰਭੀਰ ਨਤੀਜੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀਆਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤੀ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਖਾਸ ਆਬਾਦੀ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਜਾਂਚ ਜਾਂ ਪੜਤਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੱਖਪਾਤ - ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਬੱਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਨਮੂਨਾ ਪੱਖਪਾਤ - ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਜਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਕਿ ਸਾਰੇ ਅਧਿਆਪਕ ਔਰਤ ਹਨ, ਜੇਕਰ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਹਿਲਾ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਤੋਂ ਬਣਿਆ ਹੈ।
- ਬੇਦਖਲੀ ਪੱਖਪਾਤ - ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਉਪਯੋਗ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਮਾਡਲਰ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਪੱਖਪਾਤ ਪੱਖਪਾਤ - ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੱਖਪਾਤ, ਰੂੜ੍ਹੀਵਾਦ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਸਮਾਜਿਕ ਧਾਰਨਾਵਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਡਾਕਟਰੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਮਰਦ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਮਹਿਲਾ ਨਰਸਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਰਕਰਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਲਿੰਗਕ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।
- ਮਾਪ ਪੱਖਪਾਤ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਤੋਂ ਭਾਵ ਹੈ, ਇਹ ਪੱਖਪਾਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਜ਼ਨ ਦਾ ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋਵੇਗੀ ਜੇਕਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਵਜ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਰਾਊਂਡਅੱਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਦੇ ਮਾਹੌਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਾਣਦੇ ਸਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖੁਸ਼ੀ ਲਈ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਸੀ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਕ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ?
ਹਾਲਾਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਨ ਹਨ, ਇਹ ਅਕਸਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਕਈ ਸੰਭਾਵੀ ਅੰਤਰੀਵ ਕਾਰਨ ਹਨ।
ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਤੈਨਾਤ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵੇਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਘੱਟ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਮਾਤਰਾ ਵਾਲਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਨਮੂਨਾ ਪੱਖਪਾਤ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਗੈਰ-ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ਡ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਢੰਗ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਜੜ੍ਹਾਂ, ਸਾਰੇ ਹੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਵੱਡੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਜਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
- ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਜਾਂ ਸਮਾਜ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ।
- ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਪੱਖਪਾਤ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਆਪਕ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੱਖਪਾਤ ਦੁਆਰਾ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਸਮਾਜਿਕ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਪੱਖਪਾਤ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਜੋ ਸਮਾਜਕ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪੜਾਅ ਮਨੁੱਖੀ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਬਰਾਬਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜਾਂ ਹੋਰ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਸਾਫ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ, ਇਸ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਜੋਖਮ
ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਸਾਧਨ ਹਨ, ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਨਿਰਪੱਖ ਨਿਰਣੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਪੱਖਪਾਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਦਯੋਗ ਪੁਰਾਣੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਪੱਖਪਾਤੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨੌਕਰੀਆਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਹੋਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਇਸ ਦੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਬਰਾਬਰੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਿਰਣੇ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਹੋਰ ਵੀ ਨੇੜਿਓਂ ਜਾਂਚੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਗਰਮ ਹੋਣ ਕਿਉਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਆਬਾਦੀਆਂ 'ਤੇ ਵਿਤਕਰੇ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਸੰਦਰਭਾਂ ਲਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੌਰਗੇਜ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਵੀਕਾਰ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਪ੍ਰਤੀ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ, ਉਮੀਦਵਾਰ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਤੈਨਾਤੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕੋਈ ਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਜਿੱਥੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਵੱਡੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕੰਮ ਨਾ ਕਰੇ ਅਤੇ, ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਪੱਧਰ ਮਾਡਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਮਝੇ ਗਏ ਪੱਖਪਾਤ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਇੱਕ ਕਾਰਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਣ-ਚੈੱਕ ਕੀਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਦੁਆਰਾ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਵਿਤਕਰੇ ਭਰੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਲੋਕਾਂ ਜਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ:
- ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਕੁਝ ਨਸਲੀ ਸਮੂਹਾਂ ਲਈ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਘੱਟ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮਨੁੱਖੀ ਜਾਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਕਾਰਨ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਸਲੀ ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਉਪਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਲਹਿਜ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕੀਤੇ ਲਹਿਜ਼ੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ
ਜਦੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਪੱਖਪਾਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਅਕਸਰ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਉੱਥੇ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਣਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਬਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਇਹ ਦਿਖਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਾਂ ਓਵਰਫਿੱਟ ਹੈ।
ਕਰਾਸ-ਵੈਧੀਕਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਸਬਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
- ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ, ਵੱਡੇ, ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ।
- ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਅਸਾਧਾਰਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਦੇਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕਰਨਾ।
- ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੀਵੇਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਖਾਤਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਖੋਜ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਚੱਕਰ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜੇ ਗਏ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਹੱਲ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ।
ਸਿੱਟਾ
ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਪਰਤੱਖ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਬਦਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਤਾਜ਼ਾ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਆਰਥਿਕ ਲਾਭਾਂ ਵਾਲੀ ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਦੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਡਾਟਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਕਲਾਉਡ ਰਾਹੀਂ ਉਪਲਬਧ ਬੇਅੰਤ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ ਨਾਲ ਜੋੜੀ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਕਿਵੇਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਪੂਰੇ ਉਦਯੋਗ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਜਿੰਨੀ ਹੋਨਹਾਰ ਹੈ, ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਪੱਖਪਾਤ ਦੁਆਰਾ ਬੁਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ