இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் சார்புகளைக் கண்டறிவது நியாயமான மற்றும் நெறிமுறை AI அமைப்புகளை உறுதி செய்வதற்கான ஒரு முக்கிய அம்சமாகும். தரவு சேகரிப்பு, முன் செயலாக்கம், அம்சத் தேர்வு, மாதிரிப் பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் உள்ளிட்ட இயந்திரக் கற்றல் குழாயின் பல்வேறு நிலைகளில் இருந்து சார்புகள் எழலாம். சார்புகளைக் கண்டறிவது புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு, கள அறிவு மற்றும் விமர்சன சிந்தனை ஆகியவற்றின் கலவையை உள்ளடக்கியது. இந்த பதிலில், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் உள்ள சார்புகளைக் கண்டறிவதற்கான முறைகள் மற்றும் அவற்றைத் தடுப்பதற்கும் குறைப்பதற்கும் உத்திகளை ஆராய்வோம்.
1. தரவு சேகரிப்பு:
இயந்திரக் கற்றலில் உள்ள சார்புகள் பெரும்பாலும் பாரபட்சமான பயிற்சித் தரவிலிருந்து உருவாகின்றன. எந்தவொரு உள்ளார்ந்த சார்புகளுக்கும் பயிற்சி தரவை கவனமாக ஆய்வு செய்வது அவசியம். ஒரு பொதுவான அணுகுமுறை, தரவுகளில் உள்ள வடிவங்கள் மற்றும் ஏற்றத்தாழ்வுகளை அடையாளம் காண முழுமையான ஆய்வு தரவு பகுப்பாய்வு (EDA) நடத்துவதாகும். ஹிஸ்டோகிராம்கள், பாக்ஸ் ப்ளாட்கள் மற்றும் சிதறல் அடுக்குகள் போன்ற காட்சிப்படுத்தல் நுட்பங்கள் வகுப்புப் பகிர்வுகள், விடுபட்ட மதிப்புகள், வெளிப்புறங்கள் அல்லது தொடர்புகள் தொடர்பான சார்புகளைக் கண்டறிய உதவும்.
எடுத்துக்காட்டாக, கடன் ஒப்புதல்களைக் கணிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பில், வெவ்வேறு மக்கள்தொகைக் குழுக்களிடையே அங்கீகரிக்கப்பட்ட கடன்களின் எண்ணிக்கையில் குறிப்பிடத்தக்க ஏற்றத்தாழ்வு இருந்தால், அது சார்புநிலையைக் குறிக்கலாம். இதேபோல், சில குழுக்கள் தரவில் குறைவாகப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப்பட்டால், மாதிரியானது அந்தக் குழுக்களுக்கு நன்றாகப் பொதுமைப்படுத்தப்படாமல் போகலாம், இது பக்கச்சார்பான கணிப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
2. முன் செயலாக்கம்:
தரவு முன் செயலாக்கத்தின் போது, தரவு சுத்தம் செய்தல், இயல்பாக்குதல் அல்லது குறியாக்கம் மூலம் சார்புகள் கவனக்குறைவாக அறிமுகப்படுத்தப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, விடுபட்ட மதிப்புகள் அல்லது அவுட்லையர்களை ஒரு பாரபட்சமான முறையில் கையாள்வது மாதிரியின் கற்றல் செயல்முறையைத் திசைதிருப்பலாம். அனைத்து முன்செயலாக்கப் படிகளையும் ஆவணப்படுத்துவது மற்றும் தரவு மாற்றங்கள் எவ்வாறு செய்யப்படுகின்றன என்பதில் வெளிப்படைத்தன்மையை உறுதி செய்வது மிகவும் முக்கியமானது.
சார்புகளை நிவர்த்தி செய்வதற்கான ஒரு பொதுவான முன்செயலாக்க நுட்பம் தரவு பெருக்கமாகும், இதில் வகுப்பு விநியோகங்களை சமநிலைப்படுத்த அல்லது வெவ்வேறு குழுக்களில் மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்த செயற்கை தரவு புள்ளிகள் உருவாக்கப்படுகின்றன. இருப்பினும், சார்பு குறைப்பு மற்றும் மாதிரி நேர்மை ஆகியவற்றில் தரவு பெருக்கத்தின் தாக்கத்தை சரிபார்க்க வேண்டியது அவசியம்.
3. அம்சம் தேர்வு:
மாதிரியில் பயன்படுத்தப்படும் அம்சங்கள் மூலமாகவும் சார்புகள் வெளிப்படும். தொடர்பு பகுப்பாய்வு, பரஸ்பர தகவல் அல்லது அம்ச முக்கியத்துவ மதிப்பெண்கள் போன்ற அம்சத் தேர்வு முறைகள் சார்புக்கு பங்களிக்கும் பாரபட்சமான அம்சங்களை அடையாளம் காண உதவும். அத்தகைய அம்சங்களை அகற்றுவது அல்லது சார்பற்றது நியாயமற்ற கணிப்புகளைத் தணித்து, மாதிரி சமபங்குகளை மேம்படுத்தலாம்.
எடுத்துக்காட்டாக, பணியமர்த்தல் மாதிரியில், பாலினம் அல்லது இனம் போன்ற பாரபட்சமான அம்சத்தை மாடல் பெரிதும் நம்பியிருந்தால், அது பணியமர்த்தல் செயல்பாட்டில் ஒரு சார்புநிலையை நிலைநிறுத்தலாம். அத்தகைய அம்சங்களைத் தவிர்த்து அல்லது எதிரிடையான டிபியாசிங் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், மாதிரியானது நியாயமான முடிவெடுக்கும் எல்லைகளைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும்.
4. மாதிரி பயிற்சி:
அல்காரிதமிக் தேர்வுகள், ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் அல்லது தேர்வுமுறை நோக்கங்கள் காரணமாக மாதிரி கற்றல் செயல்பாட்டில் சார்பு நிலைபெறலாம். வெவ்வேறு துணைக்குழுக்கள் அல்லது உணர்திறன் பண்புக்கூறுகள் முழுவதும் மாதிரியின் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து மதிப்பிடுவது, வேறுபட்ட தாக்கங்கள் மற்றும் சார்புகளை வெளிப்படுத்தலாம். வேறுபட்ட தாக்க பகுப்பாய்வு, சமப்படுத்தப்பட்ட முரண்பாடுகள் அல்லது மக்கள்தொகை சமநிலை போன்ற அளவீடுகள் நியாயத்தன்மையைக் கணக்கிடலாம் மற்றும் மாதிரி மேம்பாட்டிற்கு வழிகாட்டும்.
மேலும், மாதிரி பயிற்சியின் போது நியாயமான கட்டுப்பாடுகள் அல்லது முறைப்படுத்தல் விதிமுறைகளை இணைப்பது சார்புகளைத் தணிக்கவும், சமமான விளைவுகளை மேம்படுத்தவும் உதவும். விரோதப் பயிற்சி, வேறுபட்ட தாக்கத்தை நீக்குதல் அல்லது மறு எடையெடுத்தல் போன்ற நுட்பங்கள் பாரபட்சமான நடத்தையை தண்டிப்பதன் மூலம் மாதிரி நேர்மையை மேம்படுத்தலாம்.
5. மாதிரி மதிப்பீடு:
மாதிரியைப் பயிற்றுவித்த பிறகு, அதன் நேர்மை மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களை மதிப்பிடுவதற்கு நிஜ உலகக் காட்சிகளில் அதன் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வது அவசியம். சார்பு தணிக்கைகள், உணர்திறன் பகுப்பாய்வு அல்லது A/B சோதனைகளை நடத்துவது பயிற்சியின் போது வெளிப்படையாக இல்லாத சார்புகளைக் கண்டறிய முடியும். காலப்போக்கில் மாதிரியின் கணிப்புகளைக் கண்காணித்தல் மற்றும் பல்வேறு பங்குதாரர்களிடமிருந்து கருத்துக்களைக் கோருதல் ஆகியவை வெவ்வேறு பயனர் குழுக்களில் அதன் தாக்கத்தைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும்.
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் உள்ள சார்புகளைக் கண்டறிந்து தணிக்க முழு இயந்திர கற்றல் பைப்லைனையும் பரப்பும் ஒரு முழுமையான அணுகுமுறை தேவைப்படுகிறது. தரவு சேகரிப்பு, முன் செயலாக்கம், அம்சம் தேர்வு, மாதிரி பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீடு ஆகியவற்றின் போது விழிப்புடன் இருப்பதன் மூலம், பயிற்சியாளர்கள் அனைத்து பங்குதாரர்களுக்கும் பயனளிக்கும் வெளிப்படையான, பொறுப்புணர்வு மற்றும் நியாயமான AI அமைப்புகளை உருவாக்க முடியும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- டெக்ஸ்ட் டு ஸ்பீச் (TTS) என்றால் என்ன, அது AI உடன் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
- அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
- இசையமைத்தல் கற்றல் என்றால் என்ன?
- தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
- ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி அதன் பயிற்சியின் போது மேற்பார்வை தேவையா?
- நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க