మరిన్ని పరిశ్రమలు కార్యకలాపాలను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు ఎంపికలు చేయడానికి అల్గారిథమ్ల శక్తిని ఉపయోగిస్తున్నందున, సమకాలీన ప్రపంచం ఎలా పనిచేస్తుందనే విషయంలో యంత్ర అభ్యాసం కీలకమైన అంశంగా మారుతోంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లు వివిధ సంస్థల నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియలలో ఏకీకృతమైనప్పుడు మెషీన్ లెర్నింగ్లో పక్షపాత సమస్య పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
అల్గారిథమ్ల ద్వారా రూపొందించబడిన ఎంపికలు నిష్పక్షపాతంగా మరియు పక్షపాతం లేనివని హామీ ఇవ్వడం మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను ఉపయోగించే ఏ సంస్థకైనా లక్ష్యం కావాలి. మోడల్ అవుట్పుట్లపై ఆధారపడేలా మరియు సరసమైనదిగా చూడడానికి, గుర్తించడం మరియు పరిష్కరించడం చాలా కీలకం యంత్ర అభ్యాసం బయాస్.
ఇది మోడల్ వివరణకు సంబంధించిన ప్రశ్నలకు సంబంధించినది లేదా మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ ఎలా ముగింపుకు వచ్చిందో ఒక వ్యక్తి గ్రహించడం ఎంత సులభమో. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ మ్యాప్ మరియు నేర్చుకునే ట్రెండ్లు మరియు నమూనాలు ప్రత్యక్ష మానవ అభివృద్ధి ద్వారా కాకుండా డేటా నుండే వస్తాయి.
మెషీన్ లెర్నింగ్లో పక్షపాతం నియంత్రించబడకపోతే మరియు తనిఖీ చేయకపోతే వివిధ కారణాల వల్ల బయటపడవచ్చు. మోడల్ని అమలు చేసినప్పుడు, శిక్షణ డేటా నమూనాలో ఖచ్చితంగా ప్రతిబింబించని పరిస్థితులను ఇది తరచుగా ఎదుర్కొంటుంది.
ఈ ప్రాతినిధ్యం లేని శిక్షణా డేటా కోసం మోడల్ అతిగా సరిపోయేది. శిక్షణ డేటా యొక్క అద్భుతమైన నాణ్యత ఉన్నప్పటికీ, మోడల్ ఇప్పటికీ విస్తృత సాంస్కృతిక ప్రభావాల ఫలితంగా చారిత్రక పక్షపాతంతో ప్రభావితం కావచ్చు.
ఒకసారి అమలు చేయబడిన తర్వాత, పక్షపాత నమూనా నిర్దిష్ట సమూహాలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది లేదా నిర్దిష్ట డేటా ఉపసమితులతో ఖచ్చితత్వాన్ని కోల్పోతుంది. ఇది నిర్దిష్ట వ్యక్తుల సమూహాన్ని అన్యాయంగా శిక్షించే తీర్పులకు దారితీయవచ్చు, ఇది వాస్తవ ప్రపంచంపై ప్రతికూల ప్రభావాలను కలిగిస్తుంది.
ఈ కథనం మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ అంటే ఏమిటి, దాన్ని ఎలా గుర్తించాలి, దాని వల్ల కలిగే ప్రమాదాలు మరియు మరెన్నో సహా చర్చిస్తుంది.
కాబట్టి, మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ అంటే ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రక్రియలో చేసిన తప్పుడు అంచనాల ఫలితంగా క్రమపద్ధతిలో పక్షపాతంతో కూడిన అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేసే అల్గారిథమ్ను మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ అంటారు, దీనిని అల్గారిథమ్ బయాస్ అని కూడా పిలుస్తారు లేదా AI బయాస్ అని పిలుస్తారు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ అనేది నిర్దిష్ట డేటా సెట్ లేదా డేటా యొక్క ఉపసమితికి అనుకూలంగా ఉండే మోడల్ యొక్క ధోరణి; ఇది తరచుగా ప్రాతినిధ్యం లేని శిక్షణ డేటాసెట్ల ద్వారా తీసుకురాబడుతుంది. నిర్దిష్ట డేటా సేకరణతో, పక్షపాత మోడల్ పనితీరు తక్కువగా ఉంటుంది, ఇది దాని ఖచ్చితత్వానికి హాని కలిగిస్తుంది.
వాస్తవ-ప్రపంచ సెట్టింగ్లో, పక్షపాత శిక్షణ డేటా ఒక నిర్దిష్ట జాతి, జనాభా లేదా లింగానికి అనుకూలంగా మోడల్ అవుట్పుట్కు దారితీసిందని ఇది సూచిస్తుంది.
ఫలితంగా, మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క అవుట్పుట్లు అన్యాయం లేదా వివక్షత కలిగి ఉండవచ్చు. ప్రాతినిధ్యం లేని శిక్షణ డేటాసెట్లు పక్షపాతానికి దోహదం చేస్తాయి యంత్ర అభ్యాసంలో.
శిక్షణ డేటా లోపిస్తే లేదా నిర్దిష్ట డేటా సమూహానికి అతిగా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తే, ఫలిత నమూనా ఇతర, తక్కువ ప్రాతినిధ్యం వహించిన వర్గాల పట్ల పక్షపాతంతో ఉంటుంది. శిక్షణ డేటా నమూనా వాస్తవ-ప్రపంచ విస్తరణ వాతావరణంతో సరిగ్గా సరిపోలకపోతే ఇది జరగవచ్చు.
ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమలో మెషిన్ లెర్నింగ్, తెలిసిన వ్యాధులు లేదా అనారోగ్యాలకు వ్యతిరేకంగా రోగి డేటాను తనిఖీ చేయడానికి ఇది ఒక ప్రధాన ఉదాహరణ. మోడల్లు తగిన విధంగా ఉపయోగించినప్పుడు వైద్య అభ్యాసకుల జోక్యాలను వేగవంతం చేయగలవు.
అయితే, పక్షపాతం సాధ్యమే. వృద్ధ రోగిలో సాధ్యమయ్యే అనారోగ్యాన్ని అంచనా వేయమని అడిగినప్పుడు, ఒక మోడల్ను నిర్మించడానికి ఉపయోగించిన శిక్షణ డేటా ఎక్కువగా చిన్న వయస్సు పరిధి నుండి రోగి డేటాను కలిగి ఉంటే అది బాగా పని చేయదు.
అదనంగా, చారిత్రక గణాంకాలను వక్రీకరించవచ్చు. ఉదాహరణకు, చారిత్రాత్మకంగా, ఉద్యోగులలో ఎక్కువ మంది పురుషులు, ఉద్యోగ అభ్యర్థులను ఫిల్టర్ చేయడానికి శిక్షణ పొందిన మోడల్ పురుష దరఖాస్తుదారులకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ రెండు దృష్టాంతాలలో మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వంపై ప్రభావం చూపుతుంది మరియు చెత్త పరిస్థితులలో, ఇది వివక్షత మరియు అన్యాయమైన ముగింపులకు కూడా దారి తీస్తుంది.
పక్షపాతం లేదని నిర్ధారించుకోవడానికి నిర్ణయాలను జాగ్రత్తగా సమీక్షించాలి యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు మరింత మాన్యువల్ కార్యకలాపాలను భర్తీ చేయండి. ఫలితంగా, ఏదైనా సంస్థలో మోడల్ గవర్నెన్స్ పద్ధతులు మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ కోసం పర్యవేక్షణను కలిగి ఉండాలి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ ద్వారా అనేక విభిన్న పరిశ్రమలలో అనేక రకాల ఉద్యోగాలు పూర్తి చేయబడుతున్నాయి. నేడు, పెరుగుతున్న కష్టమైన ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు సూచనలను రూపొందించడానికి నమూనాలు ఉపయోగించబడుతున్నాయి. ఈ నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియలో, పక్షపాతం అంటే ఒక మోడల్ నేర్చుకున్న పక్షపాతం ఆధారంగా ఒక నిర్దిష్ట సమూహానికి అనుకూలంగా ఉంటుంది.
అసలైన పరిణామాలతో అసురక్షిత తీర్పులను ఉపయోగించినప్పుడు, ఇది తీవ్రమైన పరిణామాలను కలిగి ఉంటుంది. రుణ దరఖాస్తులను స్వయంచాలకంగా ఆమోదించడానికి ఉపయోగించినప్పుడు, ఉదాహరణకు, ఒక పక్షపాత నమూనా నిర్దిష్ట జనాభాను పక్షపాతం చేస్తుంది. నియంత్రిత వ్యాపారాలలో ఏదైనా చర్యలను తనిఖీ చేయవచ్చు లేదా పరిశీలించవచ్చు, ఇది పరిగణనలోకి తీసుకోవలసిన ముఖ్యమైన అంశం.
మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ రకాలు
- అల్గోరిథం బయాస్ – యంత్ర అభ్యాస గణనలను నడిపించే గణనలను చేసే అల్గారిథమ్లో బగ్ ఉన్నప్పుడు ఇది జరుగుతుంది.
- నమూనా బయాస్ - డేటా ఉపయోగించినప్పుడు యంత్ర అభ్యాసానికి శిక్షణ ఇవ్వండి మోడల్కు సమస్య ఉంది, ఇది జరుగుతుంది. ఈ రకమైన పక్షపాతం ఉన్న సందర్భాల్లో, సిస్టమ్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించిన డేటా మొత్తం లేదా నాణ్యత సరిపోదు. ఉదాహరణకు, శిక్షణ డేటా పూర్తిగా మహిళా ఉపాధ్యాయులను కలిగి ఉంటే, ఉపాధ్యాయులందరూ స్త్రీలే అని విశ్వసించేలా అల్గారిథమ్ శిక్షణ పొందుతుంది.
- మినహాయింపు పక్షపాతం - ఉపయోగించబడుతున్న డేటా సెట్లో కీలకమైన డేటా పాయింట్ లేనప్పుడు ఇది సంభవిస్తుంది, తప్పిపోయిన డేటా పాయింట్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను మోడలర్లు గుర్తించడంలో విఫలమైతే ఇది సంభవించవచ్చు.
- పక్షపాత పక్షపాతం – ఈ సందర్భంలో, సిస్టమ్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటా పక్షపాతం, మూసలు మరియు తప్పు సామాజిక అంచనాల వంటి వాస్తవ-ప్రపంచ పక్షపాతాలను ప్రతిబింబిస్తుంది కాబట్టి యంత్ర అభ్యాసం కూడా పక్షపాతంతో ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, మగ వైద్యులు మరియు మహిళా నర్సులు మాత్రమే ఉన్న కంప్యూటర్ సిస్టమ్లో వైద్య నిపుణుల డేటాను చేర్చినట్లయితే, ఆరోగ్య సంరక్షణ కార్మికుల గురించి వాస్తవ-ప్రపంచ లింగ మూస విధానం శాశ్వతంగా ఉంటుంది.
- కొలత పక్షపాతం - పేరు సూచించినట్లుగా, ఈ పక్షపాతం డేటా నాణ్యత మరియు దానిని సేకరించడానికి లేదా మూల్యాంకనం చేయడానికి ఉపయోగించే పద్ధతులతో ప్రాథమిక సమస్యల నుండి వస్తుంది. శిక్షణ డేటాలో ఉన్న బరువులు స్థిరంగా గుండ్రంగా ఉంటే బరువును ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడానికి శిక్షణ పొందిన వ్యవస్థ పక్షపాతంతో ఉంటుంది మరియు కార్యాలయంలోని వాతావరణాన్ని అంచనా వేయడానికి ఉద్దేశించిన సిస్టమ్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి సంతృప్తి చెందిన ఉద్యోగుల చిత్రాలను ఉపయోగించడం చిత్రాల్లోని ఉద్యోగులకు తెలిస్తే పక్షపాతంతో ఉంటుంది. వారు ఆనందం కోసం కొలుస్తారు.
మెషిన్ లెర్నింగ్లో పక్షపాతానికి ఏ అంశాలు దోహదం చేస్తాయి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్కు అనేక కారణాలు ఉన్నప్పటికీ, శిక్షణ డేటాలోనే పక్షపాతం కారణంగా ఇది తరచుగా పుడుతుంది. శిక్షణ డేటాలో పక్షపాతానికి అనేక సంభావ్య అంతర్లీన కారణాలు ఉన్నాయి.
అత్యంత స్పష్టమైన దృష్టాంతం శిక్షణ డేటా, ఇది విలక్షణమైనది కాని అమలు చేయబడిన సిస్టమ్లో కనిపించే పరిస్థితుల ఉపసమితి. ఇది ఒక వర్గం యొక్క తక్కువ ప్రాతినిధ్యంతో లేదా మరొకదాని యొక్క అసమాన పరిమాణంతో శిక్షణ డేటా కావచ్చు.
దీనిని శాంపిల్ బయాస్ అని పిలుస్తారు మరియు ఇది యాదృచ్ఛికం కాని శిక్షణ డేటా సేకరణ వలన సంభవించవచ్చు. డేటాను సేకరించడానికి, విశ్లేషించడానికి లేదా వర్గీకరించడానికి ఉపయోగించే పద్ధతులు, అలాగే డేటా యొక్క చారిత్రక మూలాలు అన్నీ డేటాలోనే పక్షపాతానికి దారితీయవచ్చు.
సమాచారం సేకరించబడిన పెద్ద సంస్కృతిలో చారిత్రాత్మకంగా కూడా పక్షపాతంగా ఉండవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ ఎక్కువగా దీని వలన కలుగుతుంది:
- చారిత్రక డేటాలో మానవులు లేదా సమాజం వల్ల కలిగే పక్షపాతాలు అల్గారిథమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడతాయి.
- వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితులను ప్రతిబింబించని శిక్షణ డేటా.
- పర్యవేక్షించబడే మెషీన్ లెర్నింగ్ కోసం డేటాను లేబుల్ చేసేటప్పుడు లేదా సిద్ధం చేస్తున్నప్పుడు పక్షపాతం.
ఉదాహరణకు, శిక్షణ డేటాలో వైవిధ్యం లేకపోవడం ప్రాతినిధ్య పక్షపాతానికి కారణం కావచ్చు. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ యొక్క ఖచ్చితత్వం విస్తృత సంస్కృతిలో చారిత్రక పక్షపాతంతో తరచుగా ప్రభావితమవుతుంది.
ఇది కొన్నిసార్లు సామాజిక లేదా మానవ పక్షపాతంగా సూచించబడుతుంది. సామాజిక పక్షపాతానికి గురికాని డేటా యొక్క విస్తారమైన సేకరణలను కనుగొనడం సవాలుగా ఉంటుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ లైఫ్సైకిల్ యొక్క డేటా ప్రాసెసింగ్ దశ మానవ పక్షపాతానికి సమానంగా ఉంటుంది.
పర్యవేక్షించబడే మెషీన్ లెర్నింగ్ కోసం డేటా సైంటిస్ట్ లేదా ఇతర నిపుణులచే లేబుల్ చేయబడిన మరియు ప్రాసెస్ చేయబడిన డేటా అవసరం. ఇది క్లీన్ చేయబడిన వివిధ రకాల డేటా నుండి వచ్చినా, డేటా పాయింట్లు లేబుల్ చేయబడిన విధానం లేదా ఫీచర్ల ఎంపిక నుండి వచ్చినా, ఈ లేబులింగ్ ప్రక్రియలో పక్షపాతం మెషీన్ లెర్నింగ్లో పక్షపాతానికి దారి తీస్తుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ రిస్క్లు
మోడల్లు డేటా-ఆధారిత నిర్ణయాత్మక సాధనాలు కాబట్టి, అవి నిష్పక్షపాత తీర్పులను అందజేస్తాయని భావించబడుతుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ తరచుగా పక్షపాతాన్ని కలిగి ఉంటాయి, ఇది ఫలితాలను ప్రభావితం చేస్తుంది.
చాలా ఎక్కువ పరిశ్రమలు కాలం చెల్లిన సాఫ్ట్వేర్ మరియు విధానాల స్థానంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ని అమలు చేస్తున్నాయి. మోడళ్లను ఉపయోగించి మరింత సంక్లిష్టమైన ఉద్యోగాలు ఆటోమేటెడ్ అయినప్పుడు పక్షపాత నమూనాలు వాస్తవ ప్రపంచంలో ప్రతికూల ప్రభావాలను కలిగి ఉంటాయి.
సంస్థలు మరియు వ్యక్తులు పారదర్శకంగా మరియు సమానంగా ఉండాలని ఆశించే ఇతర నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియల నుండి యంత్ర అభ్యాసం భిన్నంగా ఉండదు. మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది ఆటోమేటెడ్ ప్రాసెస్ అయినందున, దానిని ఉపయోగించి చేసిన తీర్పులు అప్పుడప్పుడు మరింత నిశితంగా పరిశీలించబడతాయి.
మెషీన్ లెర్నింగ్లో పక్షపాతం తరచుగా కొన్ని జనాభాపై వివక్షత లేదా ప్రతికూల ప్రభావాలను కలిగిస్తుంది కాబట్టి సంస్థలు ప్రమాదాలను పరిష్కరించడంలో చురుకుగా ఉండటం చాలా ముఖ్యం. నియంత్రిత సందర్భాల కోసం, ప్రత్యేకించి, మెషిన్ లెర్నింగ్లో పక్షపాతం యొక్క అవకాశాన్ని తప్పనిసరిగా పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
ఉదాహరణకు, ప్రాథమిక స్క్రీనింగ్ తర్వాత తనఖా దరఖాస్తుదారులను స్వయంచాలకంగా ఆమోదించడానికి లేదా తిరస్కరించడానికి బ్యాంకింగ్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది. నిర్దిష్ట అభ్యర్థుల సమూహం పట్ల పక్షపాతంతో ఉన్న మోడల్ అభ్యర్థి మరియు సంస్థ రెండింటిపై హానికరమైన ప్రభావాలను కలిగి ఉంటుంది.
చర్యలు పరిశీలించబడే విస్తరణ వాతావరణంలో ఏదైనా పక్షపాతం కనుగొనబడితే అది పెద్ద సమస్యలకు దారితీయవచ్చు. మోడల్ పని చేయకపోవచ్చు మరియు చెత్త దృష్టాంతాలలో, ఉద్దేశపూర్వకంగా వివక్ష చూపవచ్చు.
పక్షపాతాన్ని జాగ్రత్తగా మూల్యాంకనం చేయాలి మరియు దాని కోసం సిద్ధం చేయాలి, ఎందుకంటే ఇది మోడల్ను విస్తరణ నుండి పూర్తిగా తీసివేయవచ్చు. మోడల్ నిర్ణయాలపై విశ్వాసం పొందడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ను అర్థం చేసుకోవడం మరియు పరిష్కరించడం అవసరం.
మోడల్ నిర్ణయం తీసుకోవడంలో గ్రహించిన పక్షపాతం ద్వారా సంస్థ లోపల మరియు బాహ్య సేవా వినియోగదారుల మధ్య విశ్వాస స్థాయి ప్రభావితం కావచ్చు. మోడల్లు విశ్వసించబడకపోతే, ప్రత్యేకించి అధిక-ప్రమాదకర ఎంపికలకు మార్గనిర్దేశం చేస్తున్నప్పుడు, అవి సంస్థలో వారి పూర్తి సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించవు.
మోడల్ యొక్క వివరణాత్మకతను మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు, పక్షపాతం కోసం అకౌంటింగ్ పరిగణనలోకి తీసుకోవలసిన అంశం. తనిఖీ చేయని మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ ద్వారా మోడల్ ఎంపికల యొక్క చెల్లుబాటు మరియు ఖచ్చితత్వం తీవ్రంగా ప్రభావితమవుతుంది.
ఇది అప్పుడప్పుడు నిర్దిష్ట వ్యక్తులు లేదా సమూహాలను ప్రభావితం చేసే వివక్షాపూరిత చర్యలకు దారి తీస్తుంది. వివిధ మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ రకాల కోసం అనేక అప్లికేషన్లు ఉన్నాయి మరియు ప్రతి ఒక్కటి కొంత వరకు మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్కు లోనవుతుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ బయాస్ దీని ద్వారా వివరించబడింది:
- శిక్షణ డేటాలో వైవిధ్యం లేనందున, కొన్ని జాతి సమూహాలకు ముఖ గుర్తింపు అల్గారిథమ్లు తక్కువ ఖచ్చితమైనవిగా ఉంటాయి.
- ప్రోగ్రామ్ మానవ లేదా చారిత్రక పక్షపాతం కారణంగా డేటాలో జాతి మరియు లింగ పక్షపాతాన్ని గుర్తించగలదు.
- ఒక నిర్దిష్ట మాండలికం లేదా యాసతో, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరింత ఖచ్చితమైనదిగా ఉంటుంది మరియు శిక్షణ డేటాలో తక్కువగా ప్రాతినిధ్యం వహించే యాసను ప్రాసెస్ చేయలేకపోవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్లో పక్షపాతాన్ని పరిష్కరించడం
పక్షపాతం కనుగొనబడినప్పుడు మోడళ్లను పర్యవేక్షించడం మరియు తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడం అనేది యంత్ర అభ్యాస పక్షపాతాన్ని పరిష్కరించడానికి రెండు మార్గాలు. చాలా సందర్భాలలో, మోడల్ బయాస్ అనేది శిక్షణ డేటాలోని పక్షపాతానికి సూచన, లేదా కనీసం మెషీన్ లెర్నింగ్ లైఫ్సైకిల్ యొక్క శిక్షణ దశకు సంబంధించి పక్షపాతం ఉంటుంది.
మోడల్ లైఫ్సైకిల్లోని ప్రతి దశ పక్షపాతం లేదా మోడల్ డ్రిఫ్ట్ను పట్టుకోవడానికి విధానాలను కలిగి ఉండాలి. విస్తరణ తర్వాత మెషిన్ లెర్నింగ్ను పర్యవేక్షించే ప్రక్రియలు కూడా చేర్చబడ్డాయి. పక్షపాతం కోసం మోడల్ మరియు డేటాసెట్లను తరచుగా తనిఖీ చేయడం ముఖ్యం.
గ్రూప్లు ఎలా పంపిణీ చేయబడతాయో మరియు అక్కడ ప్రాతినిధ్యం వహిస్తున్నాయని చూడటానికి శిక్షణ డేటాసెట్ను పరిశీలించడం ఇందులో ఉండవచ్చు. పూర్తిగా ప్రాతినిధ్యం వహించని డేటాసెట్లను సవరించడం మరియు/లేదా మెరుగుపరచడం సాధ్యమవుతుంది.
అదనంగా, మోడల్ పనితీరును అంచనా వేసేటప్పుడు పక్షపాతాన్ని పరిగణించాలి. డేటా యొక్క విభిన్న ఉపసమితులలో మోడల్ పనితీరును పరీక్షించడం వలన అది ఒక నిర్దిష్ట సమూహానికి సంబంధించి పక్షపాతంతో లేదా అతిగా అమర్చబడిందో చూపిస్తుంది.
క్రాస్ ధ్రువీకరణ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా నిర్దిష్ట డేటా ఉపసమితులలో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడం సాధ్యమవుతుంది. ఈ ప్రక్రియలో డేటాను విభిన్న శిక్షణగా విభజించడం మరియు డేటాసెట్లను పరీక్షించడం వంటివి ఉంటాయి.
మీరు దీని ద్వారా మెషిన్ లెర్నింగ్లో పక్షపాతాన్ని తొలగించవచ్చు:
- అవసరమైనప్పుడు, పెద్ద, ఎక్కువ ప్రాతినిధ్య శిక్షణ సెట్లను ఉపయోగించి మోడల్కు మళ్లీ శిక్షణ ఇవ్వండి.
- పక్షపాత ఫలితాలు మరియు అసాధారణ తీర్పుల కోసం ముందస్తుగా చూసేందుకు ఒక విధానాన్ని ఏర్పాటు చేయడం.
- ఫీచర్లను రీవెయిటింగ్ చేయడం మరియు అవసరమైన విధంగా హైపర్పారామీటర్లను సర్దుబాటు చేయడం పక్షపాతాన్ని లెక్కించడంలో సహాయపడుతుంది.
- గుర్తించడం మరియు ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క నిరంతర చక్రం ద్వారా కనుగొనబడిన బయాస్ యొక్క పరిష్కారాన్ని ప్రోత్సహించడం.
ముగింపు
ఒకసారి శిక్షణ పొందిన తర్వాత, యంత్ర అభ్యాస నమూనా స్వయంప్రతిపత్తితో పనిచేస్తుందని నమ్మడం ఉత్సాహం కలిగిస్తుంది. వాస్తవానికి, మోడల్ యొక్క కార్యాచరణ వాతావరణం ఎల్లప్పుడూ మారుతూ ఉంటుంది మరియు మేనేజర్లు ఎప్పటికప్పుడు తాజా డేటా సెట్లను ఉపయోగించి మోడల్లకు మళ్లీ శిక్షణ ఇవ్వాలి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రస్తుతం వాస్తవ ప్రపంచ ఆర్థిక ప్రయోజనాలతో అత్యంత ఆకర్షణీయమైన సాంకేతిక సామర్థ్యాలలో ఒకటి. మెషిన్ లెర్నింగ్, పెద్ద డేటా టెక్నాలజీలు మరియు పబ్లిక్ క్లౌడ్ ద్వారా లభించే అపారమైన గణన శక్తితో జత చేయబడినప్పుడు, వ్యక్తులు సాంకేతికతతో మరియు బహుశా మొత్తం పరిశ్రమలతో ఎలా పరస్పర చర్య చేస్తారో మార్చగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
అయినప్పటికీ, మెషిన్-లెర్నింగ్ సాంకేతికత ఆశాజనకంగా ఉంది, అనుకోకుండా పక్షపాతాలను నివారించడానికి ఇది జాగ్రత్తగా ప్రణాళిక వేయాలి. యంత్రాలు చేసే తీర్పుల ప్రభావం పక్షపాతంతో తీవ్రంగా ప్రభావితమవుతుంది, ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ డెవలపర్లు తప్పనిసరిగా పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
సమాధానం ఇవ్వూ