Q:
యంత్ర అభ్యాసంలో యంత్ర పక్షపాతం ఎందుకు సమస్య?
A:ఈ ప్రశ్నకు రెండు రకాలుగా సమాధానం ఇవ్వవచ్చు. మొదట, మెషిన్ బయాస్ సమస్య ఎందుకు, యంత్ర అభ్యాస ప్రక్రియలలో ఇది ఎందుకు ఉంది?
యంత్ర అభ్యాసం, అధునాతనమైనది మరియు సంక్లిష్టమైనది అయినప్పటికీ, అది ఉపయోగించే డేటా సెట్ల ఆధారంగా కొంతవరకు పరిమితం. డేటా సెట్ల నిర్మాణంలో స్వాభావిక పక్షపాతం ఉంటుంది. మాధ్యమంలో మాదిరిగానే, లోపాలు మరియు చేరిక యొక్క ఉద్దేశపూర్వక ఎంపికలు ఒక నిర్దిష్ట పక్షపాతాన్ని చూపించగలవు, యంత్ర అభ్యాసంలో, ఏ విధమైన పక్షపాతం ఉందో తెలుసుకోవడానికి ఉపయోగించే డేటా సెట్‌లను పరిశీలించాలి.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
ఉదాహరణకు, సాంకేతిక పరిజ్ఞానం పరీక్ష మరియు రూపకల్పన ప్రక్రియలకు ఒక రకమైన వినియోగదారుకు మరొకదానిపై ప్రాధాన్యతనివ్వడం సాధారణ సమస్య. టెక్ ప్రపంచంలో లింగ అసమానత ఒక పెద్ద ఉదాహరణ.
ఇది ఎందుకు తేడా చేస్తుంది మరియు యంత్ర అభ్యాసానికి ఇది ఎందుకు వర్తిస్తుంది?
ఎందుకంటే పరీక్షా వాతావరణంలో ప్రస్తుతం ఉన్న ఆడపిల్లల కొరత ఒక ఉత్పత్తి ప్రేక్షకుడికి తక్కువ యూజర్ ఫ్రెండ్లీగా తయారవుతుంది. కొంతమంది నిపుణులు దీనిని వివరించే విధానం ఏమిటంటే, ఇప్పటికే ఉన్న స్త్రీ పరీక్ష లేకుండా, తుది ఉత్పత్తి మహిళా వినియోగదారుల ఇన్‌పుట్‌ను గుర్తించకపోవచ్చు - స్త్రీ గుర్తింపులను గుర్తించడానికి లేదా మహిళల నుండి ఇన్‌పుట్‌తో తగినంతగా వ్యవహరించే సాధనాలు దీనికి ఉండకపోవచ్చు.
వివిధ జాతులు, వివిధ మతాల ప్రజలు లేదా ఇతర రకాల జనాభాకు ఇది వర్తిస్తుంది. సరైన డేటా లేకుండా, ఇచ్చిన యూజర్ సెట్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు సరిగ్గా పనిచేయవు, తద్వారా చేరిక యొక్క డేటాను ఉద్దేశపూర్వకంగా టెక్నాలజీలో చేర్చాలి. ప్రాధమిక డేటా సమితులను తీసుకొని స్వాభావిక పక్షపాతాన్ని బలోపేతం చేయడానికి బదులుగా, మానవ నిర్వహణదారులు ఈ సమస్యను నిజంగా చూడాలి.
మరొక ఉదాహరణ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్, ఇది ఉద్యోగం మరియు జీతం సమాచారాన్ని తీసుకుంటుంది మరియు ఫలితాలను ఉమ్మివేస్తుంది. ఆ స్వాభావిక డేటా సమితిని విశ్లేషించకపోతే, యంత్రం పక్షపాతానికి బలం చేకూరుస్తుంది. పురుషులు చాలావరకు ఎగ్జిక్యూటివ్ ఉద్యోగాలను కలిగి ఉన్నారని గ్రహించినట్లయితే, మరియు యంత్ర అభ్యాస ప్రక్రియలో ముడి డేటా సమితి ద్వారా వడపోత మరియు సంబంధిత ఫలితాలను ఇవ్వడం జరుగుతుంది, ఇది పురుష పక్షపాతాన్ని చూపించే ఫలితాలను తిరిగి ఇవ్వబోతోంది.
ప్రశ్న యొక్క రెండవ భాగం ఈ పక్షపాతం ఎందుకు హానికరం. తగినంత పర్యవేక్షణ మరియు పరీక్ష లేకుండా, క్రొత్త సాంకేతికతలు మన చేరిక మరియు సమానత్వ భావనకు హాని కలిగించవచ్చు, సహాయం చేయవు. ముఖాలను తేలికపాటి చర్మంతో గుర్తించే, కాని ముదురు రంగు చర్మం లేని కొత్త టెక్ ఉత్పత్తిని తయారు చేస్తే, అది తీవ్రతరం చేసిన జాతి ఉద్రిక్తతలకు దారితీస్తుంది మరియు ప్రశ్నలో ఉన్న సంస్థ వైవిధ్యానికి సున్నితంగా లేదు అనే భావనకు దారితీస్తుంది. ఒక మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం డేటా సెట్స్‌లో పక్షపాతాన్ని పునరుత్పత్తి చేసి, పెంచుకుంటే, ఆ కృత్రిమ మేధస్సు మానవ స్వరాలకు మరియు సామాజిక వ్యవస్థలో ఇప్పటికే ఉన్న మానవ ధోరణులకు ఒక సమూహాన్ని మరొక సమూహానికి అనుకూలంగా మారుస్తుంది.
దీన్ని ఎదుర్కోవటానికి ఉత్తమ మార్గం ఏమిటంటే, అంతర్లీన డేటా సెట్‌లను దగ్గరగా చూడటం, ఫీచర్ ఎంపికను ఉపయోగించడం, వేరియబుల్ ఇన్‌పుట్‌ను జోడించడం మరియు ముడి డేటా సెట్‌లను తారుమారు చేయడం మరియు డేటాను ఉద్దేశపూర్వకంగా మానవ హస్తకళతో యంత్ర అభ్యాసం యొక్క నిజమైన శక్తిని పెంచడం. ఫలితం గొప్ప విశ్లేషణాత్మక శక్తిని అందిస్తుంది, కానీ కంప్యూటర్లు ఇంకా ప్రతిరూపం చేయలేని మానవ అంతర్దృష్టులలో కొన్ని.
