د ماشین زده کړې ماډلونو کې د تعصبونو کشف کول د عادلانه او اخلاقي AI سیسټمونو ډاډ ترلاسه کولو یو مهم اړخ دی. تعصبات د ماشین زده کړې پایپ لاین له بیلابیلو مرحلو څخه رامینځته کیدی شي ، پشمول د معلوماتو راټولول ، دمخه پروسس کول ، د ځانګړتیاو انتخاب ، د ماډل روزنه ، او ځای په ځای کول. د تعصبونو کشف کول د احصایوي تحلیلونو ، ډومین پوهه ، او انتقادي فکر ترکیب شامل دي. په دې ځواب کې، موږ به د ماشین زده کړې موډلونو او ستراتیژیو کې د تعصباتو موندلو لپاره میتودونه وپلټئ ترڅو مخنیوی او کم کړي.
1. د معلوماتو راټولول:
د ماشین زده کړې کې تعصبونه اکثرا د متعصب روزنې معلوماتو څخه رامینځته کیږي. دا اړینه ده چې د روزنې ډاټا په دقت سره معاینه کړئ د هر ډول ارثي تعصب لپاره. یو عام طریقه دا ده چې د بشپړ اکتشافي ډیټا تحلیل (EDA) ترسره کړي ترڅو په ډیټا کې نمونې او انډولونه وپیژني. د لیدلو تخنیکونه لکه هسټوګرامونه، بکس پلاټونه، او سکریټر پلاټونه کولی شي د ټولګي توزیع، ورک شوي ارزښتونو، بهرنیانو، یا اړیکو پورې اړوند تعصبونو په موندلو کې مرسته وکړي.
د مثال په توګه، په یوه ډیټاسیټ کې چې د پور تصویبونو وړاندوینې لپاره کارول کیږي، که چیرې د مختلفو ډیموګرافیک ګروپونو ترمنځ د تصویب شوي پورونو په شمیر کې د پام وړ انډول شتون ولري، دا ممکن تعصب څرګند کړي. په ورته ډول، که چیرې ځینې ډلې په ارقامو کې کمې ښودل شوي وي، ماډل ممکن د دې ډلو لپاره ښه عمومي نه وي، چې د تعصب وړاندوینې المل کیږي.
2. مخکې پروسس کول:
د معلوماتو دمخه پروسس کولو په جریان کې ، تعصبونه په ناڅاپي ډول د ډیټا پاکولو ، نورمال کولو یا کوډ کولو له لارې معرفي کیدی شي. د بیلګې په توګه، د ورک شوي ارزښتونو یا بهرنیانو په یو اړخیز ډول اداره کول کولی شي د ماډل زده کړې بهیر ګډوډ کړي. دا خورا مهمه ده چې ټول د پروسس کولو دمخه مرحلې مستند کړئ او د ډیټا بدلونونو ترسره کولو څرنګوالي کې روڼتیا یقیني کړئ.
د تعصبونو په نښه کولو لپاره د پروسس کولو یو عام تخنیک د ډیټا وده کول دي ، چیرې چې مصنوعي ډیټا ټکي رامینځته کیږي ترڅو ټولګي توزیع توازن کړي یا په مختلف ګروپونو کې د ماډل فعالیت ښه کړي. په هرصورت، دا اړینه ده چې د تعصب کمولو او د ماډل عادلانه کولو باندې د معلوماتو د زیاتوالي اغیزې تایید کړي.
3. د ځانګړتیاوو انتخاب:
تعصب کولی شي په ماډل کې کارول شوي ځانګړتیاو له لارې هم څرګند شي. د فیچر انتخاب میتودونه لکه د ارتباط تحلیل، دوه اړخیز معلومات، یا د ځانګړتیا اهمیت نمرې کولی شي د تبعیض ځانګړتیاو په پیژندلو کې مرسته وکړي چې د تعصب سره مرسته کوي. د دې ډول ځانګړتیاو لرې کول یا غیر جانبدار کول کولی شي غیر عادلانه وړاندوینې کمې کړي او د ماډل مساوات ښه کړي.
د مثال په توګه، د استخدام په ماډل کې، که چیرې ماډل په پراخه کچه د جنسیت یا نسل په څیر تبعیضي ځانګړتیاوو باندې تکیه وکړي، دا ممکن د استخدام په پروسه کې تعصب ته دوام ورکړي. د دې ډول ځانګړتیاو په لرې کولو یا د تخنیکونو په کارولو سره لکه د مخالف ډیبیاسینګ په کارولو سره، ماډل کولی شي د غوره پریکړې حدود زده کړي.
4. د ماډل روزنه:
تعصب د الګوریتمیک انتخابونو، هایپر پارامیټرونو، یا د اصلاح کولو اهدافو له امله د ماډل زده کړې پروسې کې مینځل کیدی شي. په منظمه توګه د ماډل فعالیت ارزونه په مختلفو فرعي ګروپونو یا حساسو صفاتو کې کولی شي متفاوت اغیزې او تعصبونه ښکاره کړي. میټریکونه لکه د توپیر اغیزې تحلیل، مساوي توپیرونه، یا د ډیموګرافیک انډول کولی شي عادلانه اندازه کړي او د ماډل پرمختګ ته الرښوونه وکړي.
برسېره پردې، د ماډل روزنې په جریان کې د عادلانه محدودیتونو یا منظم کولو شرایط شاملول کولی شي د تعصب کمولو او مساوي پایلو ته وده ورکولو کې مرسته وکړي. تخنیکونه لکه مخالف روزنه، د توپیر اغیزې لرې کول، یا بیا وزن کول کولی شي د تبعیض چلند په جزا ورکولو سره د ماډل عادلانه وده وکړي.
5. د ماډل ارزونه:
د ماډل روزنې وروسته، دا اړینه ده چې د ریښتینې نړۍ سناریوګانو کې د هغې فعالیت ارزونه وکړي ترڅو د هغې عادلانه او عمومي کولو وړتیا ارزونه وکړي. د تعصب پلټنو ترسره کول، د حساسیت تحلیلونه، یا د A/B ازموینې کولی شي هغه تعصبونه روښانه کړي چې د روزنې په جریان کې څرګند نه وو. د وخت په تیریدو سره د ماډل وړاندوینو نظارت کول او د متنوع شریکانو څخه د فیډبیک غوښتنه کول کولی شي د کارونکي مختلف ګروپونو باندې د هغې اغیزې ارزښتناکه لید وړاندې کړي.
د ماشین زده کړې موډلونو کې د تعصبونو کشف او کمول یو هولیسټیک چلند ته اړتیا لري چې د ماشین زده کړې پایپ لاین پراخه کړي. د معلوماتو راټولولو، دمخه پروسس کولو، د ځانګړتیاوو انتخاب، د ماډل روزنې، او ارزونې په جریان کې د محتاط پاتې کیدو سره، کارګران کولی شي ډیر شفاف، حساب ورکوونکي، او عادلانه AI سیسټمونه رامینځته کړي چې ټولو ښکیلو اړخونو ته ګټه ورسوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ