Kadiri tasnia nyingi zinavyotumia uwezo wa algoriti kugeuza shughuli kiotomatiki na kufanya chaguo, kujifunza kwa mashine kunakuwa sehemu muhimu ya jinsi ulimwengu wa kisasa unavyofanya kazi.
Suala la upendeleo katika kujifunza kwa mashine ni muhimu kutiliwa maanani wakati miundo ya kujifunza kwa mashine inapounganishwa katika michakato ya kufanya maamuzi ya mashirika mbalimbali.
Ili kuhakikisha kwamba chaguo zinazotolewa na algoriti hazina upendeleo na hazina upendeleo linapaswa kuwa lengo kwa shirika lolote linalotumia miundo ya kujifunza kwa mashine. Ili kuhakikisha kuwa matokeo ya mfano yanaweza kutegemewa na kuonekana kuwa ya haki, ni muhimu kutambua na kushughulikia mashine kujifunza upendeleo.
Inahusiana na maswali ya kuelezeka kwa mfano, au jinsi ilivyo rahisi kwa mtu kufahamu jinsi kielelezo cha kujifunza kwa mashine kilivyofikia hitimisho. Mitindo na mwelekeo ambao miundo ya kujifunza kwa mashine huweka ramani na kujifunza hutoka kwa data yenyewe badala ya kupitia maendeleo ya moja kwa moja ya binadamu.
Upendeleo katika kujifunza kwa mashine unaweza kujitokeza kwa sababu mbalimbali ikiwa hautadhibitiwa na kuangaliwa. Muundo unapotumwa, mara kwa mara hukutana na hali ambazo haziakisiwi ipasavyo katika sampuli ya data ya mafunzo.
Kielelezo kinaweza kuwa kinafaa zaidi kwa seti hii ya mafunzo isiyowakilisha. Licha ya ubora bora wa data ya mafunzo, modeli bado inaweza kuathiriwa na upendeleo wa kihistoria unaotokana na athari pana za kitamaduni.
Baada ya kutekelezwa, muundo ulioegemea upande wowote unaweza kupendelea vikundi fulani au kupoteza usahihi wa vijisehemu fulani vya data. Hii inaweza kusababisha hukumu ambazo zinaadhibu isivyo haki kundi fulani la watu binafsi, jambo ambalo linaweza kuwa na athari mbaya kwa ulimwengu halisi.
Nakala hii inajadili upendeleo wa kujifunza kwa mashine, ikijumuisha ni nini, jinsi ya kuuona, hatari inayoleta, na mengi zaidi.
Kwa hivyo, Upendeleo wa Kujifunza kwa Mashine ni nini?
Algorithm inayozalisha matokeo ambayo yameegemezwa kimfumo kwa sababu ya mawazo potovu yaliyofanywa wakati wa mchakato wa kujifunza kwa mashine inajulikana kama upendeleo wa kujifunza kwa mashine, unaojulikana pia kama upendeleo wa algorithm au unaojulikana kama upendeleo wa AI.
Upendeleo wa kujifunza mashine ni tabia ya modeli kupendelea seti fulani ya data au kikundi kidogo cha data; mara nyingi huletwa na seti za mafunzo zisizo wawakilishi. Kwa mkusanyiko fulani wa data, muundo wa upendeleo hautafanya kazi vizuri, ambayo itadhuru usahihi wake.
Katika mpangilio wa ulimwengu halisi, hii inaweza kumaanisha kuwa data ya mafunzo yenye upendeleo ilisababisha matokeo ya modeli kupendelea rangi, idadi ya watu au jinsia fulani.
Kwa hivyo, matokeo ya kujifunza kwa mashine yanaweza kuwa yasiyo ya haki au ya kibaguzi. Mafunzo yasiyo ya uwakilishi seti za data zinaweza kuchangia upendeleo katika kujifunza mashine.
Muundo tokeo unaweza kuegemea upande wa kategoria zingine, zisizo na uwakilishi mdogo ikiwa data ya mafunzo inakosekana au uwakilishi kupita kiasi wa kambi fulani ya data. Hili linaweza kutokea ikiwa sampuli ya data ya mafunzo hailingani kikamilifu na mazingira halisi ya utumiaji.
Kujifunza kwa mashine katika sekta ya afya, ambayo inaweza kutumika kuangalia data ya mgonjwa dhidi ya magonjwa au magonjwa yanayojulikana, ni mfano mkuu. Miundo inaweza kuharakisha uingiliaji kati wa madaktari wakati inatumiwa ipasavyo.
Hata hivyo, ubaguzi unawezekana. Anapoulizwa kutabiri ugonjwa unaowezekana kwa mgonjwa mzee, modeli haiwezi kufanya kazi vizuri ikiwa data ya mafunzo inayotumiwa kuiunda ina data ya mgonjwa kutoka kwa anuwai ya umri mdogo.
Zaidi ya hayo, takwimu za kihistoria zinaweza kupotoshwa. Kwa mfano, kwa sababu kihistoria, wafanyakazi wengi walikuwa wanaume, mtindo uliofunzwa kuchuja waombaji kazi ungependelea waombaji wanaume.
Upendeleo wa kujifunza kwa mashine utakuwa na ushawishi kwa usahihi wa modeli katika hali zote mbili, na katika hali mbaya zaidi, inaweza kusababisha hitimisho la kibaguzi na lisilo la haki.
Maamuzi lazima yaangaliwe kwa uangalifu ili kuhakikisha hakuna upendeleo kama mifano ya kujifunza mashine badala ya shughuli zaidi na zaidi za mwongozo. Kwa hivyo, mbinu za usimamizi wa kielelezo katika shirika lolote zinapaswa kujumuisha ufuatiliaji wa upendeleo wa kujifunza kwa mashine.
Aina nyingi tofauti za kazi katika tasnia nyingi tofauti zinakamilishwa na miundo ya kujifunza kwa mashine. Leo, mifano hutumiwa kugeuza michakato inayozidi kuwa ngumu na kutoa mapendekezo. Katika mchakato huu wa kufanya maamuzi, upendeleo unamaanisha kuwa mwanamitindo anaweza kupendelea kikundi fulani juu ya kingine kulingana na upendeleo uliojifunza.
Inapotumiwa kufanya maamuzi yasiyo salama na matokeo halisi, hii inaweza kuwa na athari kali. Inapotumiwa kuidhinisha maombi ya mkopo kiotomatiki, kwa mfano, mtindo unaopendelea unaweza kuathiri idadi fulani ya watu. Katika biashara zinazodhibitiwa ambapo vitendo vyovyote vinaweza kukaguliwa au kuchunguzwa, hili ni jambo muhimu sana kuzingatia.
Aina za Upendeleo wa Kujifunza kwa Mashine
- Upendeleo wa Algorithm - Hii hutokea wakati kuna hitilafu katika algoriti ambayo hufanya hesabu zinazoendesha hesabu za kujifunza kwa mashine.
- Upendeleo wa Sampuli - Wakati data kutumika kutoa mafunzo kwa mashine kujifunza mfano una suala, hii hutokea. Katika hali ya aina hii ya upendeleo, kiasi au ubora wa data inayotumika kufunza mfumo haitoshi. Kanuni hiyo itafunzwa kuamini kuwa walimu wote ni wanawake ikiwa, kwa mfano, data ya mafunzo inajumuisha walimu wa kike.
- Upendeleo wa kutengwa - Hii hutokea wakati sehemu muhimu ya data haipo kwenye seti ya data inayotumiwa, ambayo inaweza kutokea ikiwa waundaji wa mitindo watashindwa kutambua umuhimu wa nukta ya data inayokosekana.
- Upendeleo wa ubaguzi - Katika tukio hili, kujifunza kwa mashine kunaegemea upande wowote kwa kuwa data inayotumiwa kufunza mfumo huonyesha upendeleo wa ulimwengu halisi kama vile chuki, dhana potofu na mawazo yasiyo sahihi ya kijamii. Kwa mfano, ikiwa data kuhusu wataalamu wa matibabu ingejumuishwa katika mfumo wa kompyuta ambao ulijumuisha madaktari wa kiume na wauguzi wa kike pekee, dhana potofu ya kijinsia ya ulimwengu halisi kuhusu wahudumu wa afya ingeendelezwa.
- Upendeleo wa Kipimo - Kama jina linavyodokeza, upendeleo huu unatokana na masuala ya msingi na ubora wa data na mbinu zinazotumiwa kukusanya au kutathmini. Mfumo unaofunzwa kutathmini uzito kwa usahihi utakuwa na upendeleo ikiwa uzani uliomo kwenye data ya mafunzo ulikusanywa kila mara, na kutumia picha za wafanyikazi walioridhika kutoa mafunzo kwa mfumo unaokusudiwa kutathmini mazingira ya mahali pa kazi kunaweza kuwa na upendeleo ikiwa wafanyikazi kwenye picha walijua. walikuwa wakipimwa kwa furaha.
Ni mambo gani yanayochangia upendeleo katika kujifunza kwa mashine?
Ingawa kuna sababu nyingi za upendeleo wa kujifunza kwa mashine, mara nyingi hutokana na upendeleo katika data ya mafunzo yenyewe. Kuna sababu kadhaa za msingi za upendeleo katika data ya mafunzo.
Kielelezo kinachoonekana zaidi ni data ya mafunzo, ambayo ni hali ndogo ya hali inayoonekana katika mfumo uliowekwa ambao si wa kawaida. Hii inaweza kuwa data ya mafunzo yenye uwakilishi mdogo wa aina moja au idadi isiyo na uwiano ya aina nyingine.
Hii inajulikana kama upendeleo wa sampuli, na inaweza kutokana na ukusanyaji wa data wa mafunzo ambao haujaratibiwa. Mbinu zinazotumiwa kukusanya, kuchanganua au kuainisha data, pamoja na mizizi ya kihistoria ya data, zote zinaweza kusababisha upendeleo katika data yenyewe.
Habari inaweza hata kuwa na upendeleo wa kihistoria katika utamaduni mkubwa ambapo ilikusanywa.
Upendeleo wa kujifunza kwa mashine husababishwa zaidi na:
- Upendeleo unaosababishwa na wanadamu au jamii katika data ya kihistoria hutumiwa kufunza algoriti.
- Data ya mafunzo ambayo haionyeshi hali halisi ya ulimwengu.
- Upendeleo wakati wa kuweka lebo au kuandaa data ya kujifunza kwa mashine inayosimamiwa.
Kwa mfano, ukosefu wa anuwai katika data ya mafunzo inaweza kusababisha upendeleo wa uwakilishi. Usahihi wa miundo ya kujifunza kwa mashine huathiriwa mara kwa mara na upendeleo wa kihistoria katika utamaduni mpana.
Hii wakati mwingine hujulikana kama upendeleo wa kijamii au wa kibinadamu. Kupata mikusanyiko mikubwa ya data ambayo haielekei kupendelea jamii inaweza kuwa changamoto. Hatua ya usindikaji wa data ya mzunguko wa maisha wa kujifunza kwa mashine huathiriwa sawa na upendeleo wa kibinadamu.
Data ambayo imewekwa lebo na kuchakatwa na mwanasayansi wa data au mtaalamu mwingine ni muhimu kwa ujifunzaji wa mashine unaosimamiwa. Iwe inatokana na aina mbalimbali za data zinazosafishwa, jinsi pointi za data zinavyowekewa lebo, au uchaguzi wa vipengele, upendeleo katika mchakato huu wa kuweka lebo unaweza kusababisha upendeleo katika kujifunza kwa mashine.
Hatari za Upendeleo wa Kujifunza kwa Mashine
Kwa kuwa miundo ni zana za kufanya maamuzi zinazoendeshwa na data, inachukuliwa kuwa hutoa hukumu zisizo na upendeleo. Miundo ya kujifunza mashine mara nyingi huwa na upendeleo, ambao unaweza kuathiri matokeo.
Viwanda zaidi na zaidi vinatekeleza ujifunzaji wa mashine badala ya programu na taratibu zilizopitwa na wakati. Miundo yenye upendeleo inaweza kuwa na athari mbaya katika ulimwengu halisi wakati kazi ngumu zaidi zinapojiendesha kwa kutumia miundo.
Kujifunza kwa mashine sio tofauti na michakato mingine ya kufanya maamuzi kwa kuwa mashirika na watu binafsi wanatarajia kuwa kwa uwazi na usawa. Kwa sababu kujifunza kwa mashine ni mchakato wa kiotomatiki, hukumu zinazotolewa kwa kuitumia mara kwa mara huchunguzwa kwa karibu zaidi.
Ni muhimu kwamba mashirika yawe makini katika kushughulikia hatari kwa kuwa upendeleo katika kujifunza kwa mashine mara kwa mara unaweza kuwa na athari za kibaguzi au hasi kwa baadhi ya watu. Kwa miktadha iliyodhibitiwa, haswa, uwezekano wa upendeleo katika kujifunza kwa mashine lazima uzingatiwe.
Kwa mfano, kujifunza kwa mashine katika benki kunaweza kutumiwa kukubali au kukataa kiotomatiki waombaji wa rehani baada ya uchunguzi wa awali. Mfano unaoegemea kundi fulani la watahiniwa unaweza kuwa na athari mbaya kwa mtahiniwa na shirika.
Upendeleo wowote unaopatikana katika mazingira ya utumaji ambapo vitendo vinaweza kuchunguzwa vinaweza kusababisha matatizo makubwa. Mfano huo unaweza usifanye kazi na, katika hali mbaya zaidi, unaweza hata kugeuka kuwa ubaguzi wa makusudi.
Upendeleo lazima utathminiwe kwa uangalifu na kutayarishwa kwa kuwa inaweza kusababisha kielelezo kuondolewa kabisa kutoka kwa kupelekwa. Kupata imani katika maamuzi ya kielelezo kunahitaji kuelewa na kushughulikia upendeleo wa kujifunza kwa mashine.
Kiwango cha uaminifu ndani ya shirika na miongoni mwa watumiaji wa huduma za nje kinaweza kuathiriwa na upendeleo unaojulikana katika ufanyaji maamuzi wa kielelezo. Iwapo miundo haiaminiki, hasa inapoongoza chaguzi hatari sana, haitatumiwa kwa uwezo wao kamili ndani ya shirika.
Wakati wa kutathmini kuelezeka kwa mfano, uhasibu wa upendeleo unapaswa kuwa sababu ya kuzingatiwa. Uhalali na usahihi wa chaguo za muundo unaweza kuathiriwa kwa kiasi kikubwa na upendeleo wa kujifunza mashine ambao haujadhibitiwa.
Mara kwa mara inaweza kusababisha vitendo vya kibaguzi ambavyo vinaweza kuathiri watu au vikundi fulani. Kuna programu nyingi za aina mbalimbali za mifano ya kujifunza mashine, na kila moja huathiriwa na upendeleo wa kujifunza kwa mashine kwa kiasi fulani.
Upendeleo wa kujifunza kwa mashine unaonyeshwa na:
- Kwa sababu ya kukosekana kwa anuwai katika data ya mafunzo, algoriti za utambuzi wa uso zinaweza kuwa sahihi kwa baadhi ya vikundi vya rangi.
- Programu inaweza kugundua upendeleo wa rangi na kijinsia katika data kutokana na chuki ya kibinadamu au ya kihistoria.
- Kwa lahaja au lafudhi fulani, uchakataji wa lugha asilia unaweza kuwa sahihi zaidi, na huenda usiweze kuchakata lafudhi ambayo haijawakilishwa kidogo katika data ya mafunzo.
Kutatua Upendeleo katika Kujifunza kwa Mashine
Miundo ya ufuatiliaji na mafunzo upya wakati upendeleo unapatikana ni njia mbili za kushughulikia upendeleo wa kujifunza kwa mashine. Katika hali nyingi, upendeleo wa modeli ni dalili ya upendeleo katika data ya mafunzo, au angalau upendeleo unaweza kuhusishwa na hatua ya mafunzo ya mzunguko wa maisha wa kujifunza mashine.
Kila hatua ya mzunguko wa maisha ya kielelezo inapaswa kuwa na taratibu za kukamata upendeleo au mfano wa kuteleza. Taratibu za kufuatilia ujifunzaji wa mashine baada ya kupelekwa pia zimejumuishwa. Ni muhimu kuangalia mara kwa mara modeli na seti za data kwa upendeleo.
Hii inaweza kuhusisha kuchunguza mkusanyiko wa data wa mafunzo ili kuona jinsi vikundi vinasambazwa na kuwakilishwa hapo. Inawezekana kurekebisha na/au kuboresha hifadhidata ambazo haziwakilishi kabisa.
Zaidi ya hayo, upendeleo unapaswa kuzingatiwa wakati wa kutathmini utendaji wa mfano. Kujaribu utendakazi wa muundo kwenye vikundi vidogo tofauti vya data kunaweza kuonyesha ikiwa ina upendeleo au imejaa kupita kiasi kuhusiana na kikundi fulani.
Inawezekana kutathmini utendakazi wa modeli ya kujifunza kwa mashine kwenye vikundi fulani vya data kwa kutumia mbinu za uthibitishaji mtambuka. Utaratibu unahusisha kugawanya data katika hifadhidata tofauti za mafunzo na majaribio.
Unaweza kuondoa upendeleo katika ujifunzaji wa mashine kwa:
- Inapobidi, fundisha tena kielelezo kwa kutumia seti kubwa zaidi za uwakilishi zaidi za mafunzo.
- Kuanzisha utaratibu wa kuangalia matokeo ya upendeleo na maamuzi yasiyo ya kawaida.
- Vipengele vya uzani na kurekebisha viashiria kama inavyohitajika vinaweza kusaidia kuhesabu upendeleo.
- Kuhimiza azimio la upendeleo uliogunduliwa kupitia mzunguko unaoendelea wa ugunduzi na uboreshaji.
Hitimisho
Inajaribu kuamini kwamba modeli ya kujifunza mashine ikishafunzwa itafanya kazi kwa uhuru. Kwa kweli, mazingira ya utendakazi ya modeli yanabadilika kila wakati, na wasimamizi lazima wafunze tena miundo kwa kutumia seti mpya za data mara kwa mara.
Kujifunza kwa mashine kwa sasa ni mojawapo ya uwezo wa kiteknolojia unaovutia zaidi wenye manufaa ya kiuchumi ya ulimwengu halisi. Kujifunza kwa mashine, kunapooanishwa na teknolojia kubwa za data na uwezo mkubwa wa kukokotoa unaopatikana kupitia wingu la umma, kuna uwezo wa kubadilisha jinsi watu wanavyoingiliana na teknolojia, na labda sekta nzima.
Hata hivyo, ingawa teknolojia ya kujifunza kwa mashine ni ya kuahidi, ni lazima ipangwe kwa uangalifu ili kuepusha mapendeleo yasiyokusudiwa. Ufanisi wa hukumu zinazotolewa na mashine zinaweza kuathiriwa sana na upendeleo, ambalo ni jambo ambalo wasanidi wa miundo ya kujifunza mashine wanapaswa kuzingatia.
Acha Reply