मशीन लर्निंग मॉडल में पूर्वाग्रह को समझना और संबोधित करना
एंटीबियास मशीन लर्निंग मॉडल, एल्गोरिदम और डेटा में पूर्वाग्रह को कम करने या खत्म करने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों को संदर्भित करता है। पूर्वाग्रह विभिन्न रूपों में मौजूद हो सकते हैं, जैसे:
1. पुष्टिकरण पूर्वाग्रह: पूर्वकल्पित धारणाओं या अपेक्षाओं के आधार पर एक मॉडल के लिए एक वर्ग या दूसरे वर्ग के परिणाम का पक्ष लेने की प्रवृत्ति।
2। डेटा पूर्वाग्रह: प्रशिक्षण डेटा में कुछ समूहों या विशेषताओं का असमान प्रतिनिधित्व, जिससे अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणाम सामने आते हैं।
3. एल्गोरिथम पूर्वाग्रह: मॉडल विकसित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम में मौजूद अंतर्निहित पूर्वाग्रह, जैसे भारित न्यूनतम वर्ग या लॉजिस्टिक रिग्रेशन।
4। सांस्कृतिक पूर्वाग्रह: डेटा और मॉडल में सांस्कृतिक मानदंडों और मूल्यों का प्रतिबिंब, जो कुछ समूहों के लिए पक्षपाती परिणाम पैदा कर सकता है। इन पूर्वाग्रहों को संबोधित करने के लिए, मशीन सीखने के अनुप्रयोगों में निष्पक्षता और समानता सुनिश्चित करने के लिए एंटीबियास तकनीकों को नियोजित किया जाता है। कुछ सामान्य एंटीबायस तकनीकों में शामिल हैं:
1. डेटा प्रीप्रोसेसिंग: मॉडल के प्रदर्शन या पूर्वाग्रह को प्रभावित करने वाली किसी भी विसंगतियों या आउटलेर्स को हटाने के लिए डेटा को साफ करना और बदलना।
2। डेटा संवर्द्धन: ओवरसैंपलिंग, अंडरसैंपलिंग, या सिंथेटिक डेटा जेनरेशन जैसी तकनीकों के माध्यम से अतिरिक्त नमूने उत्पन्न करके प्रशिक्षण डेटा की विविधता बढ़ाना।
3। निष्पक्षता-जागरूक एल्गोरिदम: ऐसे मॉडल विकसित करना जो पूर्वाग्रह को कम करने और निष्पक्ष परिणाम सुनिश्चित करने के लिए निष्पक्षता बाधाओं या मेट्रिक्स, जैसे समान बाधाओं या जनसांख्यिकीय समानता को शामिल करते हैं।
4। नियमितीकरण तकनीक: पक्षपाती भविष्यवाणियों को दंडित करने या अधिक संतुलित आउटपुट को प्रोत्साहित करने के लिए हानि फ़ंक्शन में नियमितीकरण शर्तों को जोड़ना।
5। प्रसंस्करण के बाद के तरीके: किसी भी शेष पूर्वाग्रह या असमानताओं को दूर करने के लिए मॉडल की भविष्यवाणियों या आउटपुट को समायोजित करना। एंटीबियास तकनीकों का उपयोग करके, मशीन लर्निंग मॉडल को अधिक न्यायसंगत और समावेशी परिणाम प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है, जिससे मौजूदा सामाजिक असमानताओं या भेदभाव को बनाए रखने का जोखिम कम हो जाता है।
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