බොහෝ කර්මාන්ත මෙහෙයුම් ස්වයංක්රීය කිරීමට සහ තේරීම් කිරීමට ඇල්ගොරිතමවල බලය භාවිතා කරන බැවින්, යන්ත්ර ඉගෙනීම සමකාලීන ලෝකය ක්රියාත්මක වන ආකාරය පිළිබඳ තීරණාත්මක අංගයක් බවට පත්වෙමින් තිබේ.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ආකෘතීන් විවිධ සංවිධානවල තීරණ ගැනීමේ ක්රියාවලීන්ට ඒකාබද්ධ වන විට සැලකිල්ලට ගැනීම යන්ත්ර ඉගෙනීමේ පක්ෂග්රාහී ප්රශ්නය ඉතා වැදගත් වේ.
ඇල්ගොරිතම මගින් ජනනය කරන ලද තේරීම් අපක්ෂපාතී සහ පක්ෂග්රාහී බව සහතික කිරීම යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති භාවිතා කරන ඕනෑම ආයතනයක ඉලක්කය විය යුතුය. ආදර්ශ නිමැවුම් මත විශ්වාසය තැබිය හැකි බව සහ සාධාරණ ලෙස දැකිය හැකි බව සහතික කිරීම සඳහා, හඳුනා ගැනීම සහ ආමන්ත්රණය කිරීම ඉතා වැදගත් වේ. යන්ත්ර ඉගෙනීම පක්ෂග්රාහී.
එය ආකෘති පැහැදිලි කිරීමේ ප්රශ්නවලට සම්බන්ධ වේ, නැතහොත් යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ආකෘතියක් නිගමනයකට පැමිණි ආකාරය පුද්ගලයෙකුට ග්රහණය කර ගැනීම කොතරම් පහසු ද යන්නයි. යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ආකෘති සිතියම්ගත කරන සහ ඉගෙන ගන්නා ප්රවණතා සහ රටා පැමිණෙන්නේ සෘජු මානව සංවර්ධනය හරහා නොව දත්ත වලින්මය.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේදී පක්ෂග්රාහීත්වය පාලනය කර පරීක්ෂා නොකළහොත් විවිධ හේතු නිසා මතුවිය හැකිය. ආකෘතියක් යොදවා ඇති විට, එය පුහුණු දත්ත නියැදියෙහි නිශ්චිතව පිළිබිඹු නොවන තත්ත්වයන් නිතර හමු වේ.
මෙම නියෝජන නොවන පුහුණු දත්ත කට්ටලය සඳහා ආකෘතිය ඕනෑවට වඩා සුදුසු විය හැකිය. පුහුණු දත්තවල විශිෂ්ට ගුණාත්මක භාවය තිබියදීත්, පුළුල් සංස්කෘතික බලපෑම්වල ප්රතිඵලයක් ලෙස ඓතිහාසික පක්ෂග්රාහීත්වය නිසා ආකෘතිය තවමත් බලපෑ හැකිය.
ක්රියාත්මක වූ පසු, පක්ෂග්රාහී ආකෘතියක් ඇතැම් කණ්ඩායම්වලට අනුග්රහය දැක්වීමට හෝ විශේෂිත දත්ත උප කුලක සමඟ නිරවද්යතාව නැති විය හැක. මෙය සත්ය ලෝකයට ඍණාත්මක බලපෑම් ඇති කළ හැකි යම් පුද්ගලයන් පිරිසකට අසාධාරණ ලෙස දඬුවම් කරන විනිශ්චයන් ඇති විය හැක.
මෙම ලිපිය යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුව, එය කුමක්ද, එය හඳුනා ගන්නේ කෙසේද, එයින් ඇති වන අනතුරු සහ තවත් බොහෝ දේ ඇතුළුව සාකච්ඡා කරයි.
ඉතින්, Machine Learning Bias යනු කුමක්ද?
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ක්රියාවලියේදී සිදු කරන ලද ව්යාජ උපකල්පනවල ප්රතිඵලයක් ලෙස ක්රමානුකූලව පක්ෂග්රාහී වූ ප්රතිදානයන් නිපදවන ඇල්ගොරිතමයක් යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුව ලෙසද, ඇල්ගොරිතම නැඹුරුව ලෙසද හැඳින්වෙන හෝ AI නැඹුරුව ලෙසද හැඳින්වේ.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුව යනු කිසියම් දත්ත සමූහයකට හෝ දත්ත උප කුලකයකට අනුග්රහය දැක්වීමේ ආකෘතියක ප්රවණතාවයයි; එය බොහෝ විට ගෙන එන්නේ නියෝජිත නොවන පුහුණු දත්ත කට්ටල මගිනි. නිශ්චිත දත්ත එකතුවක් සමඟ, පක්ෂග්රාහී ආකෘතියක් අඩු ක්රියාකාරීත්වයක් ඇති කරයි, එය එහි නිරවද්යතාවයට හානි කරයි.
තථ්ය-ලෝක සැකසුමක, පක්ෂග්රාහී පුහුණු දත්තවල ප්රතිඵලයක් ලෙස නිරූපිකාවකගේ නිමැවුම යම් ජාතියකට, ජනවිකාසකට හෝ ස්ත්රී පුරුෂ භාවයකට අනුග්රහය දක්වා ඇති බව මෙයින් ඇඟවිය හැක.
එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ප්රතිදානයන් අසාධාරණ හෝ වෙනස් කොට සැලකීම් විය හැකිය. නියෝජිත නොවන පුහුණුව දත්ත කට්ටල පක්ෂග්රාහී වීමට දායක විය හැක යන්ත්ර ඉගෙනීමේදී.
පුහුණු දත්ත නොමැති නම් හෝ විශේෂිත දත්ත සමූහයක අධික ලෙස නියෝජනය වන්නේ නම්, ප්රතිඵලය වන ආකෘතිය අනෙකුත්, අඩු නියෝජනය කරන ලද කාණ්ඩ වෙත පක්ෂග්රාහී විය හැක. පුහුණු දත්ත නියැදිය සැබෑ ලෝකයේ යෙදවීමේ පරිසරයට නිශ්චිතව නොගැලපේ නම් මෙය සිදුවිය හැක.
දන්නා රෝග හෝ රෝගාබාධවලට එරෙහිව රෝගීන්ගේ දත්ත පරීක්ෂා කිරීමට භාවිත කළ හැකි සෞඛ්ය සේවා කර්මාන්තයේ යන්ත්ර ඉගෙනීම හොඳම උදාහරණයකි. ආකෘති නිසි ලෙස භාවිතා කරන විට වෛද්ය වෘත්තිකයන්ගේ මැදිහත්වීම් වේගවත් කළ හැකිය.
කෙසේ වෙතත්, අගතිය හැකි ය. වැඩිහිටි රෝගියෙකු තුළ ඇති විය හැකි රෝගාබාධ පුරෝකථනය කරන ලෙස ඉල්ලා සිටින විට, එය ගොඩනැගීමට භාවිතා කරන පුහුණු දත්ත බොහෝ දුරට කුඩා වයස් පරාසයක රෝගීන්ගේ දත්ත වලින් සමන්විත නම්, ආකෘතියක් හොඳින් ක්රියා කළ නොහැක.
මීට අමතරව, ඓතිහාසික සංඛ්යා ලේඛන විකෘති කළ හැකිය. නිදසුනක් වශයෙන්, ඓතිහාසික වශයෙන්, සේවකයින්ගෙන් බහුතරයක් පිරිමින් වූ බැවින්, රැකියා අපේක්ෂකයින් පෙරීමට පුහුණු කරන ලද ආකෘතියක් පිරිමි අයදුම්කරුවන්ට අනුග්රහය දක්වයි.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුව අවස්ථා දෙකේදීම ආකෘතියේ නිරවද්යතාවයට බලපෑමක් ඇති කරන අතර නරකම තත්වයන් තුළ එය වෙනස් කොට සැලකීමේ සහ අසාධාරණ නිගමනවලට පවා හේතු විය හැක.
කිසිදු අගතියක් නොමැති බව සහතික කිරීම සඳහා තීරණ ප්රවේශමෙන් සමාලෝචනය කළ යුතුය යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති වැඩි වැඩියෙන් අතින් මෙහෙයුම් ආදේශ කරන්න. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, ඕනෑම ආයතනයක ආදර්ශ පාලන භාවිතයන් යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුව සඳහා අධීක්ෂණය ඇතුළත් විය යුතුය.
යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති මගින් විවිධ කර්මාන්තවල විවිධ ආකාරයේ රැකියා බොහෝමයක් සම්පූර්ණ වෙමින් පවතී. වඩ වඩාත් දුෂ්කර ක්රියාවලීන් ස්වයංක්රීය කිරීමට සහ යෝජනා උත්පාදනය කිරීමට අද ආකෘති භාවිතා වේ. මෙම තීරණ ගැනීමේ ක්රියාවලියේදී, පක්ෂග්රාහීත්වය යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ, උගත් පක්ෂග්රාහී පදනමක් මත ආකෘතියක් යම් කණ්ඩායමකට වඩා තවත් කණ්ඩායමකට අනුග්රහය දැක්විය හැකි බවයි.
සැබෑ ප්රතිවිපාක සමඟ අනාරක්ෂිත විනිශ්චයන් කිරීමට භාවිතා කරන විට, මෙය බරපතල ප්රතිවිපාක ඇති කළ හැකිය. ණය අයදුම්පත් ස්වයංක්රීයව අනුමත කිරීමට භාවිතා කරන විට, උදාහරණයක් ලෙස, පක්ෂග්රාහී ආකෘතියක් යම් ජනගහණයකට අගතියක් විය හැක. ඕනෑම ක්රියාවක් පරීක්ෂා කළ හැකි හෝ පරීක්ෂා කළ හැකි නියාමනය කළ ව්යාපාරවල, මෙය සැලකිල්ලට ගත යුතු විශේෂයෙන් තීරණාත්මක සාධකයකි.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ පක්ෂග්රාහී වර්ග
- ඇල්ගොරිතම බයිස් - මෙය සිදු වන්නේ යන්ත්ර ඉගෙනුම් ගණනය කිරීම් මෙහෙයවන ගණනය කිරීම් සිදු කරන ඇල්ගොරිතමයේ දෝෂයක් ඇති විටය.
- නියැදි නැඹුරුව - දත්ත භාවිතා කරන විට යන්ත්ර ඉගෙනීම පුහුණු කරන්න ආකෘතියට ගැටළුවක් ඇත, මෙය සිදු වේ. මෙවැනි පක්ෂග්රාහී අවස්ථා වලදී, පද්ධතිය පුහුණු කිරීම සඳහා භාවිතා කරන දත්තවල ප්රමාණය හෝ ගුණාත්මකභාවය ප්රමාණවත් නොවේ. උදාහරණයක් ලෙස, පුහුණු දත්ත සම්පූර්ණයෙන්ම කාන්තා ගුරුවරුන්ගෙන් සමන්විත නම්, සියලුම ගුරුවරුන් කාන්තාවන් බව විශ්වාස කිරීමට ඇල්ගොරිතම පුහුණු කරනු ලැබේ.
- බැහැර කිරීමේ නැඹුරුව - මෙය සිදු වන්නේ භාවිතා කරන දත්ත සමූහයේ තීරණාත්මක දත්ත ලක්ෂ්යයක් නොමැති විට, නැතිවූ දත්ත ලක්ෂ්යයේ වැදගත්කම ආකෘතිකරුවන් අවබෝධ කර ගැනීමට අපොහොසත් වුවහොත් එය සිදුවිය හැකිය.
- අගතිගාමී නැඹුරුව - මෙම අවස්ථාවෙහිදී, පද්ධතිය පුහුණු කිරීමට භාවිතා කරන දත්ත අගතිය, ඒකාකෘති සහ වැරදි සමාජ උපකල්පන වැනි සැබෑ ලෝක පක්ෂග්රාහීත්වය පිළිබිඹු කරන බැවින් යන්ත්ර ඉගෙනීමම පක්ෂග්රාහී වේ. නිදසුනක් වශයෙන්, වෛද්ය වෘත්තිකයන් පිළිබඳ දත්ත පිරිමි වෛද්යවරුන් සහ කාන්තා හෙදියන් පමණක් ඇතුළත් පරිගණක පද්ධතියට ඇතුළත් කළහොත්, සෞඛ්ය සේවකයින් පිළිබඳ සැබෑ ලෝකයේ ස්ත්රී පුරුෂ සමාජභාවය පිළිබඳ ඒකාකෘතියක් පවතිනු ඇත.
- මිනුම් නැඹුරුව - නමෙන් ගම්ය වන පරිදි, මෙම පක්ෂග්රාහීත්වය ප්රතිඵලය වන්නේ දත්තවල ගුණාත්මක භාවය සහ එය රැස් කිරීමට හෝ ඇගයීමට භාවිතා කරන ක්රම පිළිබඳ මූලික ගැටලු හේතුවෙනි. බර නිවැරදිව තක්සේරු කිරීමට පුහුණු කරන පද්ධතියක් පුහුණු දත්තවල අඩංගු බර අඛණ්ඩව වට කර ඇත්නම් පක්ෂග්රාහී වන අතර, සේවා ස්ථාන පරිසරයක් තක්සේරු කිරීමට අදහස් කරන පද්ධතියක් පුහුණු කිරීම සඳහා තෘප්තිමත් සේවකයින්ගේ රූප භාවිතා කිරීම පක්ෂග්රාහී විය හැකිය. ඔවුන් සතුට සඳහා මනිනු ලැබීය.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේදී පක්ෂග්රාහී වීමට බලපාන සාධක මොනවාද?
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුව සඳහා බොහෝ හේතු තිබුණද, එය බොහෝ විට පැන නගින්නේ පුහුණු දත්ත තුළම ඇති නැඹුරුව මගිනි. පුහුණු දත්තවල පක්ෂග්රාහී වීමට ඇති විය හැකි මූලික හේතු කිහිපයක් තිබේ.
වඩාත්ම පැහැදිලිව පෙනෙන නිදර්ශනය වන්නේ පුහුණු දත්ත, එය සාමාන්ය නොවන යොදවා ඇති පද්ධතියක දක්නට ලැබෙන කොන්දේසි වල උප කුලකයකි. මෙය එක් කාණ්ඩයක අඩු නියෝජනයක් හෝ තවත් වර්ගයක අසමානුපාතික ප්රමාණයක් සහිත පුහුණු දත්ත විය හැකිය.
මෙය නියැදි නැඹුරුව ලෙස හඳුන්වනු ලබන අතර, එය සසම්භාවී නොවන පුහුණු දත්ත රැස්කිරීමේ ප්රතිඵලයක් විය හැක. දත්ත රැස් කිරීම, විශ්ලේෂණය කිරීම හෝ වර්ගීකරණය කිරීම සඳහා භාවිතා කරන ක්රම මෙන්ම දත්තවල ඓතිහාසික මූලයන් ද දත්ත තුළම පක්ෂග්රාහී වීමට හේතු විය හැක.
තොරතුරු එක්රැස් කරන ලද විශාල සංස්කෘතිය තුළ ඓතිහාසිකව පක්ෂග්රාහී විය හැකිය.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුව බොහෝ දුරට හේතු වන්නේ:
- ඇල්ගොරිතම පුහුණු කිරීම සඳහා ඓතිහාසික දත්තවල මිනිසුන් හෝ සමාජය විසින් ඇති කරන ලද පක්ෂග්රාහීත්වය භාවිතා වේ.
- සැබෑ ලෝක තත්වයන් පිළිබිඹු නොකරන පුහුණු දත්ත.
- අධීක්ෂණ යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා ලේබල් කිරීමේදී හෝ දත්ත සකස් කිරීමේදී පක්ෂග්රාහී වීම.
නිදසුනක් වශයෙන්, පුහුණු දත්තවල විවිධත්වය නොමැතිකම නියෝජන පක්ෂග්රාහීත්වයට හේතු විය හැක. යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ආකෘතිවල නිරවද්යතාවයට පුලුල් සංස්කෘතියේ ඓතිහාසික පක්ෂග්රාහීත්වය නිතර බලපායි.
මෙය සමහර විට සමාජ හෝ මානව නැඹුරුව ලෙස හැඳින්වේ. සමාජ පක්ෂග්රාහීත්වයට නැඹුරු නොවන විශාල දත්ත එකතුවක් සොයා ගැනීම අභියෝගාත්මක විය හැකිය. යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ජීවන චක්රයේ දත්ත සැකසීමේ අදියර මානව නැඹුරුවට සමානව ගොදුරු වේ.
දත්ත විද්යාඥයෙකු හෝ වෙනත් විශේෂඥයෙකු විසින් ලේබල් කර සකස් කරන ලද දත්ත අධීක්ෂණය කරන ලද යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා අවශ්ය වේ. එය පිරිසිදු කරන ලද විවිධ දත්ත වලින්, දත්ත ලක්ෂ්ය ලේබල් කර ඇති ආකාරයෙන් හෝ විශේෂාංග තේරීමෙන් හටගත්තද, මෙම ලේබල් කිරීමේ ක්රියාවලියේ නැඹුරුව යන්ත්ර ඉගෙනීමේ පක්ෂග්රාහීත්වයට හේතු විය හැක.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ පක්ෂග්රාහී අවදානම්
ආකෘති දත්ත මත පදනම් වූ තීරණ ගැනීමේ මෙවලම් වන බැවින්, ඒවා අපක්ෂපාතී විනිශ්චයන් සපයන බව උපකල්පනය කෙරේ. යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘතිවල ප්රතිඵලවලට බලපෑම් කළ හැකි නැඹුරුව නිතර අඩංගු වේ.
වැඩි වැඩියෙන් කර්මාන්ත යල් පැන ගිය මෘදුකාංග සහ ක්රියා පටිපාටි වෙනුවට යන්ත්ර ඉගෙනීම ක්රියාත්මක කරයි. වඩාත් සංකීර්ණ රැකියා ආකෘති භාවිතයෙන් ස්වයංක්රීය වන විට පක්ෂග්රාහී ආකෘති සැබෑ ලෝකයේ ඍණාත්මක බලපෑම් ඇති කළ හැකිය.
යන්ත්ර ඉගෙනීම අනෙකුත් තීරණ ගැනීමේ ක්රියාවලීන්ගෙන් වෙනස් නොවේ, එමඟින් ආයතන සහ පුද්ගලයන් එය විනිවිදභාවයෙන් හා සාධාරණ ලෙස අපේක්ෂා කරයි. යන්ත්ර ඉගෙනීම ස්වයංක්රීය ක්රියාවලියක් වන බැවින්, එය භාවිතා කරමින් කරන ලද විනිශ්චයන් ඉඳහිට වඩාත් සමීපව පරීක්ෂා කරනු ලැබේ.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේදී පක්ෂග්රාහී වීම සමහර ජනගහණයන්ට වෙනස් කොට සැලකීමේ හෝ ඍණාත්මක බලපෑම් ඇති කළ හැකි බැවින්, අන්තරායන් ආමන්ත්රණය කිරීමට සංවිධාන ක්රියාශීලී වීම ඉතා වැදගත් වේ. නියාමනය කරන ලද සන්දර්භයන් සඳහා, විශේෂයෙන්, යන්ත්ර ඉගෙනීමේදී පක්ෂග්රාහී වීමේ හැකියාව සැලකිල්ලට ගත යුතුය.
නිදසුනක් වශයෙන්, මූලික පරීක්ෂාවෙන් පසු උකස් අයදුම්කරුවන් ස්වයංක්රීයව පිළිගැනීමට හෝ ප්රතික්ෂේප කිරීමට බැංකුකරණයේ යන්ත්ර ඉගෙනීම භාවිතා කළ හැක. කිසියම් අපේක්ෂක කණ්ඩායමකට පක්ෂග්රාහී වන ආකෘතියක් අපේක්ෂකයාට සහ සංවිධානයට අහිතකර බලපෑම් ඇති කළ හැකිය.
ක්රියාවන් පරීක්ෂාවට ලක් කළ හැකි යෙදවුම් පරිසරයක ඇති ඕනෑම පක්ෂග්රාහීත්වයක් ප්රධාන ගැටලුවලට තුඩු දිය හැකිය. ආකෘතිය ක්රියා නොකරනු ඇති අතර, නරකම අවස්ථාවන්හිදී, හිතාමතාම වෙනස් කොට සැලකීමක් බවට පත් විය හැකිය.
මොඩලය යෙදවීමෙන් සම්පූර්ණයෙන් ඉවත් කිරීමට හේතු විය හැකි බැවින් පක්ෂග්රාහීව ප්රවේශමෙන් ඇගයීමට ලක් කර සූදානම් කළ යුතුය. ආදර්ශ තීරණ පිළිබඳ විශ්වාසය ලබා ගැනීම සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුව අවබෝධ කර ගැනීම සහ ආමන්ත්රණය කිරීම අවශ්ය වේ.
ආයතනය තුළ සහ බාහිර සේවා පාරිභෝගිකයන් අතර විශ්වාසයේ මට්ටම ආදර්ශ තීරණ ගැනීමේදී සංජානනය වන පක්ෂග්රාහීත්වයට බලපෑම් කළ හැකිය. ආකෘති විශ්වාස නොකරන්නේ නම්, විශේෂයෙන් ඉහළ අවදානම් තේරීම් මඟ පෙන්වන විට, ඒවා ආයතනයක් තුළ ඔවුන්ගේ සම්පූර්ණ හැකියාවන් සඳහා භාවිතා නොකෙරේ.
ආකෘතියක පැහැදිලි කිරීමේ හැකියාව ඇගයීමේදී, පක්ෂග්රාහීත්වය සඳහා ගිණුම්කරණය සැලකිල්ලට ගත යුතු සාධකයක් විය යුතුය. ආදර්ශ තේරීම්වල වලංගුභාවය සහ නිරවද්යතාවය පරීක්ෂා නොකළ යන්ත්ර ඉගෙනුම් නැඹුරුව මගින් බරපතල ලෙස බලපෑ හැකිය.
එය ඉඳහිට විශේෂිත පුද්ගලයන්ට හෝ කණ්ඩායම්වලට බලපාන වෙනස් කොට සැලකීමේ ක්රියාවන්ට හේතු විය හැක. විවිධ යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති වර්ග සඳහා බොහෝ යෙදුම් පවතින අතර, ඒ සෑම එකක්ම යම් ප්රමාණයකට යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුවට ගොදුරු වේ.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුව විදහා දැක්වෙන්නේ:
- පුහුණු දත්තවල විවිධත්වයක් නොමැති නිසා, සමහර වාර්ගික කණ්ඩායම් සඳහා මුහුණු හඳුනාගැනීමේ ඇල්ගොරිතම අඩු නිරවද්ය විය හැක.
- මානව හෝ ඓතිහාසික අගතිය හේතුවෙන් දත්තවල වාර්ගික සහ ස්ත්රී පුරුෂ භේදය මෙම වැඩසටහනට හඳුනාගත හැකිය.
- යම් උපභාෂාවක් හෝ උච්චාරණයක් සමඟින්, ස්වභාවික භාෂා සැකසීම වඩාත් නිවැරදි විය හැකි අතර, පුහුණු දත්තවල අඩුවෙන් නිරූපණය වන උච්චාරණයක් සැකසීමට එයට නොහැකි විය හැක.
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුව විසඳීම
පක්ෂග්රාහීව සොයාගත් විට ආකෘති නිරීක්ෂණය කිරීම සහ නැවත පුහුණු කිරීම යන්ත්ර ඉගෙනීමේ නැඹුරුව ආමන්ත්රණය කිරීමට ක්රම දෙකකි. බොහෝ අවස්ථාවන්හිදී, ආදර්ශ නැඹුරුව පුහුණු දත්තවල පක්ෂග්රාහී ඇඟවීමකි, නැතහොත් අවම වශයෙන් නැඹුරුව යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ජීවන චක්රයේ පුහුණු අවධියට සම්බන්ධ විය හැකිය.
ආදර්ශ ජීවන චක්රයේ සෑම අදියරකටම පක්ෂග්රාහීත්වය හෝ ආදර්ශ ප්ලාවිතය අල්ලා ගැනීම සඳහා ක්රියා පටිපාටි තිබිය යුතුය. යෙදවීමෙන් පසු යන්ත්ර ඉගෙනීම අධීක්ෂණය කිරීමේ ක්රියාවලි ද ඇතුළත් වේ. නැඹුරුව සඳහා ආකෘතිය සහ දත්ත කට්ටල නිතර පරීක්ෂා කිරීම වැදගත් වේ.
කණ්ඩායම් බෙදා හරින ආකාරය සහ එහි නියෝජනය කරන ආකාරය බැලීමට පුහුණු දත්ත කට්ටලයක් පරීක්ෂා කිරීම මෙයට ඇතුළත් විය හැකිය. සම්පුර්ණයෙන්ම නියෝජනය නොවන දත්ත කට්ටල වෙනස් කිරීමට සහ/හෝ වැඩිදියුණු කිරීමට හැකිය.
අතිරේකව, ආකෘතියේ කාර්යසාධනය තක්සේරු කිරීමේදී පක්ෂග්රාහීත්වය සැලකිල්ලට ගත යුතුය. දත්තවල විවිධ උප කුලකවල ආකෘතියේ කාර්ය සාධනය පරීක්ෂා කිරීමෙන් එය යම් කණ්ඩායමකට සාපේක්ෂව පක්ෂග්රාහී හෝ අධික ලෙස සවි කර තිබේද යන්න පෙන්විය හැක.
හරස් වලංගුකරණ ශිල්පීය ක්රම භාවිතයෙන් ඇතැම් දත්ත උප කුලකවල යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආදර්ශ කාර්ය සාධනය ඇගයීමට හැකිය. ක්රියා පටිපාටියට දත්ත වෙනස් පුහුණු කිරීම් සහ පරීක්ෂණ දත්ත කට්ටලවලට බෙදීම ඇතුළත් වේ.
ඔබට යන්ත්ර ඉගෙනීමේ පක්ෂග්රාහීත්වය ඉවත් කළ හැක්කේ:
- අවශ්ය වූ විට, විශාල, වැඩි නියෝජිත පුහුණු කට්ටල භාවිතයෙන් ආකෘතිය නැවත පුහුණු කරන්න.
- පක්ෂග්රාහී ප්රතිඵල සහ අසාමාන්ය විනිශ්චයන් සඳහා ක්රියාශීලීව සොයා බැලීම සඳහා ක්රියා පටිපාටියක් ස්ථාපිත කිරීම.
- නැවත බර කිරන විශේෂාංග සහ අවශ්ය පරිදි අධිපරිමාණ ගැලපීම පක්ෂග්රාහීත්වය සඳහා දායක විය හැක.
- හඳුනාගැනීමේ සහ ප්රශස්තකරණයේ අඛණ්ඩ චක්රයක් හරහා සොයාගත් පක්ෂග්රාහී විසඳුම දිරිමත් කිරීම.
නිගමනය
වරක් පුහුණු වූ විට, යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ආකෘතියක් ස්වයංක්රීයව ක්රියාත්මක වනු ඇතැයි විශ්වාස කිරීමට පෙළඹේ. ඇත්ත වශයෙන්ම, ආකෘතියේ මෙහෙයුම් පරිසරය සැමවිටම වෙනස් වන අතර කළමනාකරුවන් නිතිපතා නැවුම් දත්ත කට්ටල භාවිතා කරමින් ආකෘති නැවත පුහුණු කළ යුතුය.
යන්ත්ර ඉගෙනීම දැනට සැබෑ ලෝක ආර්ථික ප්රතිලාභ සහිත වඩාත් ආකර්ෂණීය තාක්ෂණික හැකියාවන්ගෙන් එකකි. යන්ත්ර ඉගෙනීම, විශාල දත්ත තාක්ෂණයන් සහ පොදු වලාකුළ හරහා ලබා ගත හැකි අතිමහත් ගණනය කිරීමේ බලය සමඟ යුගලනය කළ විට, පුද්ගලයන් තාක්ෂණය සමඟ සහ සමහර විට සමස්ත කර්මාන්ත සමඟ අන්තර් ක්රියා කරන ආකාරය පරිවර්තනය කිරීමේ හැකියාව ඇත.
කෙසේ වෙතත්, යන්ත්ර ඉගෙනීමේ තාක්ෂණය පොරොන්දු වන පරිදි, නොදැනුවත්ව පක්ෂග්රාහී වීම වළක්වා ගැනීම සඳහා එය ප්රවේශමෙන් සැලසුම් කළ යුතුය. යන්ත්ර මගින් සිදු කරන ලද විනිශ්චයන්හි සඵලතාවයට පක්ෂග්රාහීව දැඩි ලෙස බලපෑ හැකිය, එය යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති සංවර්ධකයින් විසින් සැලකිල්ලට ගත යුතු දෙයකි.
ඔබමයි