Ko'proq tarmoqlar operatsiyalarni avtomatlashtirish va tanlov qilish uchun algoritmlar kuchidan foydalanar ekan, mashinani o'rganish zamonaviy dunyo qanday ishlashining muhim tarkibiy qismiga aylanib bormoqda.
Mashinani o'rganish modellari turli tashkilotlarning qarorlarni qabul qilish jarayonlariga integratsiyalashganda, mashinani o'rganishda noxolislik masalasini hisobga olish juda muhimdir.
Algoritmlar tomonidan yaratilgan tanlovlar xolis va noxolis bo'lishini kafolatlash mashinani o'rganish modellaridan foydalanadigan har qanday tashkilotning maqsadi bo'lishi kerak. Model natijalariga ishonish va adolatli deb qarashni ta'minlash uchun tan olish va ularga murojaat qilish juda muhimdir kompyuterni o'rganish tarafkashlik.
Bu modelni tushuntirish mumkinligi yoki odamning mashinani o'rganish modeli qanday xulosaga kelganini tushunish qanchalik oson ekanligi bilan bog'liq. Mashinani o'rganish modellari xaritalash va o'rganish tendentsiyalari va naqshlari bevosita inson rivojlanishi orqali emas, balki ma'lumotlarning o'zidan kelib chiqadi.
Mashinani o'rganishda noxolislik, agar u nazorat qilinmasa va tekshirilmasa, turli sabablarga ko'ra paydo bo'lishi mumkin. Model qo'llanilganda, u tez-tez o'quv ma'lumotlari namunasida aniq aks ettirilmagan holatlarga duch keladi.
Model ushbu vakil bo'lmagan o'quv ma'lumotlar to'plamiga juda mos kelishi mumkin edi. O'quv ma'lumotlarining mukammal sifatiga qaramay, modelga kengroq madaniy ta'sirlardan kelib chiqadigan tarixiy qarama-qarshiliklar ta'sir qilishi mumkin.
Amalga oshirilgandan so'ng, noto'g'ri model ma'lum guruhlarga foyda keltirishi yoki ma'lum ma'lumotlar to'plamlari bilan aniqligini yo'qotishi mumkin. Bu ma'lum bir guruh shaxslarni adolatsiz jazolaydigan hukmlarga olib kelishi mumkin, bu esa haqiqiy dunyoga salbiy ta'sir ko'rsatishi mumkin.
Ushbu maqolada mashinani o'rganishning noto'g'riligi, jumladan, bu nima, uni qanday aniqlash, u keltirib chiqaradigan xavf va boshqalar muhokama qilinadi.
Xo'sh, Mashina o'rganish tarafkashligi nima?
Mashinani o'rganish jarayonida noto'g'ri taxminlar natijasida tizimli ravishda noto'g'ri bo'lgan natijalarni ishlab chiqaruvchi algoritm mashinani o'rganish tarafkashligi, shuningdek, algoritm tarafkashligi yoki AI tarafkashligi sifatida tanilgan.
Mashinani o'rganishga moyillik - bu modelning ma'lum bir ma'lumotlar to'plamini yoki ma'lumotlarning kichik to'plamini afzal ko'rish tendentsiyasi; Bu ko'pincha vakil bo'lmagan o'quv ma'lumotlar to'plami tomonidan keltiriladi. Muayyan ma'lumotlar to'plami bilan, noto'g'ri model kam ishlaydi, bu uning aniqligiga putur etkazadi.
Haqiqiy sharoitda bu noxolis ta'lim ma'lumotlari ma'lum bir irq, demografik yoki jinsga mos keladigan modelning chiqishiga olib kelganligini anglatishi mumkin.
Natijada, mashinani o'rganish natijalari adolatsiz yoki kamsituvchi bo'lishi mumkin. Vakil bo'lmagan trening ma'lumotlar to'plami tarafkashlikka hissa qo'shishi mumkin mashinani o'rganishda.
Natijaviy model, agar o'quv ma'lumotlari etishmayotgan bo'lsa yoki ma'lum bir ma'lumotlar guruhining haddan tashqari vakili bo'lsa, boshqa, kam ifodalangan toifalarga nisbatan qarama-qarshi bo'lishi mumkin. Bu, agar o'quv ma'lumotlari namunasi haqiqiy dunyoni joylashtirish muhitiga to'liq mos kelmasa sodir bo'lishi mumkin.
Bemor ma'lumotlarini ma'lum kasalliklar yoki kasalliklarga qarshi tekshirish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan sog'liqni saqlash sohasida mashinani o'rganish bunga misoldir. Modellar to'g'ri qo'llanilsa, shifokorlarning aralashuvini tezlashtirishi mumkin.
Biroq, noto'g'ri fikr yuritish mumkin. Katta yoshli bemorda yuzaga kelishi mumkin bo'lgan kasalliklarni bashorat qilish so'ralganda, agar uni qurish uchun ishlatiladigan o'quv ma'lumotlari asosan kichikroq yosh oralig'idagi bemor ma'lumotlaridan iborat bo'lsa, model yaxshi ishlay olmaydi.
Bundan tashqari, tarixiy statistik ma'lumotlarni buzib ko'rsatish mumkin. Misol uchun, tarixan, xodimlarning aksariyati erkaklar bo'lganligi sababli, ishga nomzodlarni filtrlash uchun o'qitilgan model erkak da'vogarlarni ma'qullaydi.
Mashinalarni o'rganishning noto'g'riligi ikkala stsenariyda ham modelning to'g'riligiga ta'sir qiladi va eng yomon sharoitlarda bu hatto kamsituvchi va adolatsiz xulosalarga olib kelishi mumkin.
Qarorlar hech qanday tarafkashlik yo'qligiga ishonch hosil qilish uchun diqqat bilan ko'rib chiqilishi kerak mashinani o'rganish modellari tobora ko'proq qo'lda operatsiyalarni almashtiring. Natijada, har qanday tashkilotda boshqaruvning namunaviy amaliyoti mashina o'rganish tarafkashligi monitoringini o'z ichiga olishi kerak.
Ko'plab turli sohalarda ishlarning ko'p turlari mashinani o'rganish modellari bilan yakunlanadi. Bugungi kunda modellar tobora qiyinlashib borayotgan jarayonlarni avtomatlashtirish va takliflarni ishlab chiqarish uchun ishlatiladi. Ushbu qaror qabul qilish jarayonida tarafkashlik, o'rganilgan tarafkashlik asosida modelning ma'lum bir guruhni boshqasidan ustun qo'yishini anglatadi.
Haqiqiy oqibatlarga olib keladigan xavfli qarorlar qabul qilish uchun foydalanilganda, bu jiddiy oqibatlarga olib kelishi mumkin. Masalan, kredit arizalarini avtomatik ravishda tasdiqlash uchun foydalanilganda, noxolis model ma'lum bir aholiga zarar etkazishi mumkin. Har qanday harakatlar tekshirilishi yoki tekshirilishi mumkin bo'lgan tartibga solinadigan korxonalarda bu e'tiborga olinishi kerak bo'lgan juda muhim omildir.
Mashina o'rganish tarafkashlik turlari
- Algoritmning noaniqligi - Bu algoritmda mashinani o'rganish hisob-kitoblarini boshqaradigan hisob-kitoblarni amalga oshiradigan xatolik mavjud bo'lganda sodir bo'ladi.
- Bias namunasi – Ma’lumotlar ishlatilganda mashinani o'rganishni o'rgatish modelda muammo bor, bu sodir bo'ladi. Bunday noto'g'ri holatlar bo'lsa, tizimni o'qitish uchun foydalaniladigan ma'lumotlarning miqdori yoki sifati etarli emas. Algoritm, masalan, trening ma'lumotlari to'liq ayol o'qituvchilardan iborat bo'lsa, barcha o'qituvchilar ayol ekanligiga ishonish uchun o'rgatiladi.
- Cheklovga moyillik - Bu foydalanilayotgan ma'lumotlar to'plamida muhim ma'lumotlar nuqtasi yo'q bo'lganda sodir bo'ladi, agar modelerlar etishmayotgan ma'lumotlar nuqtasining ahamiyatini tushunolmasa paydo bo'lishi mumkin.
- Noto'g'ri qarash - Bunday holda, mashinani o'rganishning o'zi noxolisdir, chunki tizimni o'rgatish uchun foydalaniladigan ma'lumotlar noto'g'ri qarashlar, stereotiplar va noto'g'ri ijtimoiy taxminlar kabi haqiqiy dunyoqarashlarni aks ettiradi. Misol uchun, agar tibbiyot xodimlari haqidagi ma'lumotlar faqat erkak shifokorlar va ayol hamshiralarni o'z ichiga olgan kompyuter tizimiga kiritilsa, sog'liqni saqlash xodimlari haqidagi haqiqiy gender stereotipi saqlanib qoladi.
- O'lchov taraflamasi - Nomidan ko'rinib turibdiki, bu noto'g'ri ma'lumotlar sifati va ularni to'plash yoki baholash uchun ishlatiladigan usullar bilan bog'liq asosiy muammolardan kelib chiqadi. Og'irlikni aniq baholashga o'rgatilgan tizim, agar o'quv ma'lumotlaridagi og'irliklar izchil yaxlitlangan bo'lsa, noxolis bo'ladi va ish joyidagi muhitni baholash uchun tizimni o'rgatish uchun mamnun bo'lgan xodimlarning tasvirlaridan foydalanish, agar rasmlardagi xodimlar bilsa, noxolis bo'lishi mumkin. ular baxt uchun o'lchanardi.
Mashinani o'rganishda noxolislikka qanday omillar yordam beradi?
Mashinani o'rganishning noto'g'riligining sabablari ko'p bo'lsa-da, bu ko'pincha o'quv ma'lumotlarining o'zida noxolislikdan kelib chiqadi. O'quv ma'lumotlaridagi noto'g'rilikning bir qancha asosiy sabablari mavjud.
Eng aniq misol - bu o'quv ma'lumotlari, bu odatiy bo'lmagan joylashtirilgan tizimda ko'rinadigan shartlar to'plamidir. Bu bir toifaning kam ifodalangan yoki boshqasining nomutanosib miqdori bilan mashg'ulot ma'lumotlari bo'lishi mumkin.
Bu namunaviy tarafkashlik sifatida tanilgan va bu tasodifiy bo'lmagan o'quv ma'lumotlarini yig'ish natijasida yuzaga kelishi mumkin. Ma'lumotlarni yig'ish, tahlil qilish yoki tasniflash uchun qo'llaniladigan usullar, shuningdek, ma'lumotlarning tarixiy ildizlari ma'lumotlarning o'zida bir xillikka olib kelishi mumkin.
Ma'lumotlar hatto yig'ilgan katta madaniyatda tarixiy jihatdan noto'g'ri bo'lishi mumkin.
Mashinani o'rganishga moyillik asosan quyidagilardan kelib chiqadi:
- Algoritmlarni o'rgatish uchun tarixiy ma'lumotlarda odamlar yoki jamiyat tomonidan yuzaga kelgan noto'g'ri fikrlardan foydalaniladi.
- Haqiqiy sharoitlarni aks ettirmaydigan o'quv ma'lumotlari.
- Nazorat ostidagi mashinani oʻrganish uchun maʼlumotlarni belgilash yoki tayyorlashda tarafkashlik.
Misol uchun, o'quv ma'lumotlarining xilma-xilligi vakillik noto'g'riligiga olib kelishi mumkin. Mashinani o'rganish modellarining aniqligiga ko'pincha kengroq madaniyatdagi tarixiy tarafkashlik ta'sir qiladi.
Bu ba'zan ijtimoiy yoki insoniy tarafkashlik deb ataladi. Ijtimoiy tarafkashlikka moyil bo'lmagan katta ma'lumotlar to'plamini topish qiyin bo'lishi mumkin. Mashinani o'rganishning hayotiy tsiklining ma'lumotlarni qayta ishlash bosqichi insonning noto'g'riligiga bir xil darajada sezgir.
Maʼlumot olimi yoki boshqa mutaxassis tomonidan belgilangan va qayta ishlangan maʼlumotlar nazorat ostidagi mashinani oʻrganish uchun zarur. Bu tozalangan ma'lumotlarning xilma-xilligidan, ma'lumotlar nuqtalarini etiketlash usulidan yoki xususiyatlarni tanlashdan qat'i nazar, ushbu yorliqlash jarayonida noto'g'rilik mashinani o'rganishda noxolislikka olib kelishi mumkin.
Mashinalarni o'rganishning noto'g'ri xavflari
Modellar ma'lumotlarga asoslangan qaror qabul qilish vositalari bo'lganligi sababli, ular xolis mulohazalar beradi deb taxmin qilinadi. Mashinani o'rganish modellari ko'pincha natijalarga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan tarafkashlikni o'z ichiga oladi.
Borgan sari ko'proq sohalar eskirgan dasturiy ta'minot va protseduralar o'rniga mashinani o'rganishni amalga oshirmoqda. Murakkabroq ishlar modellar yordamida avtomatlashtirilganda, noto'g'ri modellar haqiqiy dunyoda salbiy ta'sir ko'rsatishi mumkin.
Mashinani o'rganish boshqa qarorlar qabul qilish jarayonlaridan farq qilmaydi, chunki tashkilotlar va shaxslar undan shaffof va adolatli bo'lishini kutishadi. Mashinani o'rganish avtomatlashtirilgan jarayon bo'lganligi sababli, undan foydalangan holda chiqarilgan hukmlar vaqti-vaqti bilan yanada chuqurroq tekshiriladi.
Tashkilotlar xavf-xatarlarni bartaraf etishda faol bo'lishlari juda muhim, chunki mashinani o'rganishdagi tarafkashlik ko'pincha ayrim populyatsiyalarga kamsituvchi yoki salbiy ta'sir ko'rsatishi mumkin. Tartibga solinadigan kontekstlar uchun, xususan, mashinani o'rganishda tarafkashlik ehtimoli hisobga olinishi kerak.
Misol uchun, bank ishida mashinani o'rganish dastlabki tekshiruvdan so'ng ipoteka arizalarini avtomatik ravishda qabul qilish yoki rad etish uchun ishlatilishi mumkin. Nomzodlarning ma'lum bir guruhiga nisbatan noxolis bo'lgan model nomzodga ham, tashkilotga ham salbiy ta'sir ko'rsatishi mumkin.
Harakatlarni sinchiklab ko'rib chiqish mumkin bo'lgan joylashtirish muhitida topilgan har qanday nohaqlik katta muammolarga olib kelishi mumkin. Model ishlamasligi mumkin va eng yomon stsenariylarda hatto ataylab kamsituvchi bo'lib chiqishi mumkin.
Noto'g'rilikni diqqat bilan baholash va tayyorlanish kerak, chunki bu modelni joylashtirishdan butunlay olib tashlanishiga olib kelishi mumkin. Model qarorlariga ishonchni qozonish mashinani o'rganish tarafkashligini tushunish va hal qilishni talab qiladi.
Tashkilot ichidagi va tashqi xizmat iste'molchilari o'rtasidagi ishonch darajasiga model qarorlarini qabul qilishda noto'g'ri qarashlar ta'sir qilishi mumkin. Agar modellarga ishonch bo'lmasa, ayniqsa yuqori xavfli tanlovlarni tanlashda ular tashkilot ichida o'zlarining to'liq imkoniyatlaridan foydalana olmaydi.
Modelning tushunarliligini baholashda tarafkashlikni hisobga olish e'tiborga olinadigan omil bo'lishi kerak. Modelni tanlashning haqiqiyligi va aniqligiga tekshirilmagan mashina o'rganish tarafkashligi jiddiy ta'sir ko'rsatishi mumkin.
Bu ba'zan ma'lum odamlar yoki guruhlarga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan kamsituvchi harakatlarga olib kelishi mumkin. Har xil turdagi mashinalarni o'rganish modellari uchun ko'plab ilovalar mavjud va ularning har biri ma'lum darajada mashinani o'rganishga moyil.
Mashinalarni o'rganishga moyillik quyidagicha tasvirlangan:
- Trening ma'lumotlarida xilma-xillik yo'qligi sababli, ba'zi irqiy guruhlar uchun yuzni aniqlash algoritmlari kamroq aniq bo'lishi mumkin.
- Dastur insoniy yoki tarixiy xurofot tufayli ma'lumotlarda irqiy va gender tarafkashlikni aniqlashi mumkin.
- Muayyan dialekt yoki urg'u bilan tabiiy tilni qayta ishlash aniqroq bo'lishi mumkin va u o'quv ma'lumotlarida kam ifodalangan aksentni qayta ishlamasligi mumkin.
Mashinani o'rganishda tarafkashlikni hal qilish
Noto'g'rilik aniqlanganda modellarni monitoring qilish va qayta tayyorlash - bu mashinani o'rganish tarafkashligini bartaraf etishning ikkita usuli. Ko'pgina hollarda, modelning noto'g'riligi o'quv ma'lumotlaridagi noto'g'ri ko'rsatkichdir yoki hech bo'lmaganda noto'g'rilik mashinani o'rganish hayot tsiklining o'quv bosqichi bilan bog'liq bo'lishi mumkin.
Modelning hayot aylanishining har bir bosqichida modelning noto'g'riligini yoki siljishini ushlash uchun protseduralar bo'lishi kerak. Joylashtirishdan keyin mashinani o'rganishni kuzatish jarayonlari ham kiritilgan. Model va ma'lumotlar to'plamini noto'g'riligi uchun tez-tez tekshirish muhimdir.
Bu guruhlar qanday taqsimlangani va u erda taqdim etilishini ko'rish uchun o'quv ma'lumotlar to'plamini o'rganishni o'z ichiga olishi mumkin. To'liq vakil bo'lmagan ma'lumotlar to'plamini o'zgartirish va/yoki yaxshilash mumkin.
Bundan tashqari, modelning ishlashini baholashda tarafkashlikni hisobga olish kerak. Modelning ishlashini ma'lumotlarning turli kichik to'plamlari bo'yicha sinovdan o'tkazish uning ma'lum bir guruhga nisbatan noto'g'ri yoki haddan tashqari o'rnatilganligini ko'rsatishi mumkin.
O'zaro tekshirish usullaridan foydalangan holda ma'lum ma'lumotlar to'plamlarida mashinani o'rganish modelining ishlashini baholash mumkin. Jarayon ma'lumotlarni alohida ta'lim va sinov ma'lumotlar to'plamlariga bo'lishni o'z ichiga oladi.
Mashinani o'rganishda tarafkashlikni bartaraf etishingiz mumkin:
- Zarur bo'lganda, modelni kattaroq, ko'proq vakillik o'quv majmualari yordamida qayta o'rgating.
- Noxolis natijalar va g'ayrioddiy mulohazalarni proaktiv tarzda qidirish tartibini o'rnatish.
- Xususiyatlarni qayta tortish va kerak bo'lganda giperparametrlarni sozlash noto'g'rilikni hisobga olishga yordam beradi.
- Aniqlash va optimallashtirishning doimiy tsikli orqali aniqlangan noto'g'ri qarorlarni hal qilishni rag'batlantirish.
Xulosa
Mashinani o'rganish modeli o'qitilgandan so'ng avtonom ishlaydi, deb ishonish jozibali. Aslida, modelning operatsion muhiti doimo o'zgarib turadi va menejerlar muntazam ravishda yangi ma'lumotlar to'plamidan foydalangan holda modellarni qayta tayyorlashlari kerak.
Mashinani o'rganish hozirda real iqtisodiy foyda keltiradigan eng qiziqarli texnologik imkoniyatlardan biridir. Mashinani o'rganish, katta ma'lumotlar texnologiyalari va ommaviy bulut orqali mavjud bo'lgan ulkan hisoblash quvvati bilan birlashtirilganda, odamlarning texnologiya va, ehtimol, butun sanoat bilan o'zaro munosabatini o'zgartirish potentsialiga ega.
Biroq, mashinani o'rganish texnologiyasi qanchalik istiqbolli bo'lsa-da, beixtiyor noto'g'ri qarashlarga yo'l qo'ymaslik uchun uni ehtiyotkorlik bilan rejalashtirish kerak. Mashinalar tomonidan chiqarilgan hukmlarning samaradorligiga noto'g'ri munosabat jiddiy ta'sir ko'rsatishi mumkin, bu mashinani o'rganish modelini ishlab chiquvchilar e'tiborga olishlari kerak.
Leave a Reply