ন্যায্যতা: আপনার জ্ঞান পরীক্ষা করুন

  1. সত্য বা মিথ্যা: ঐতিহাসিক পক্ষপাত ঘটে যখন একটি মডেলকে পুরানো তথ্যের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।

  2. প্রকৌশলীরা পরিবেশন আকার, উপাদান এবং প্রস্তুতির কৌশল সহ বিশ্বজুড়ে রেসিপি ওয়েবসাইটগুলি থেকে স্ক্র্যাপ করা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের ডেটার উপর ভিত্তি করে খাবারের ক্যালোরি সামগ্রীর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন৷ নিম্নলিখিত কোন ডেটা সমস্যাগুলি পক্ষপাতের সম্ভাব্য উত্স যা আরও তদন্ত করা উচিত?

    সব সঠিক উত্তর বেছে নিন।

  3. 80,000 টেক্সট বার্তার উপর একটি ব্যঙ্গাত্মক-সনাক্তকরণ মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল: 40,000টি বার্তা প্রাপ্তবয়স্কদের (18 বছর বা তার বেশি) এবং 40,000টি অপ্রাপ্তবয়স্কদের পাঠানো (18 বছরের কম বয়সী)। মডেলটি তখন 20,000টি বার্তার একটি পরীক্ষামূলক সেটে মূল্যায়ন করা হয়েছিল: 10,000টি প্রাপ্তবয়স্কদের থেকে এবং 10,000টি অপ্রাপ্তবয়স্কদের থেকে। নিম্নলিখিত বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স প্রতিটি গ্রুপের জন্য ফলাফল দেখায় (একটি ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণী "ব্যঙ্গাত্মক" এর শ্রেণীবিভাগকে নির্দেশ করে; একটি নেতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণী "ব্যঙ্গাত্মক নয়" এর শ্রেণীবিভাগকে নির্দেশ করে):

    প্রাপ্তবয়স্কদের

    ট্রু পজিটিভ (টিপি): 512 মিথ্যা ইতিবাচক (FPs): 51
    মিথ্যা নেতিবাচক (FNs): 36 সত্য নেতিবাচক (TNs): 9401
    যথার্থতা = TP/(TP + FP) = 0.909
    রিকল = TP/(TP + FN) = 0.934

    নাবালক

    ট্রু পজিটিভ (টিপি): 2147 মিথ্যা ইতিবাচক (FPs): 96
    মিথ্যা নেতিবাচক (FNs): 2177 ট্রু নেগেটিভ (TNs): 5580
    যথার্থতা = TP/(TP + FP) = 0.957
    রিকল = TP/(TP + FN) = 0.497

    মডেলের টেস্ট-সেট কর্মক্ষমতা সম্পর্কে নিচের কোন বিবৃতিটি সত্য?

    সব সঠিক উত্তর বেছে নিন।

  4. নিচের কোন অনুমান উপরের ব্যঙ্গাত্মক-সনাক্তকরণ মডেলের জন্য পরীক্ষা সেটে উপগোষ্ঠী কর্মক্ষমতার অসঙ্গতি ব্যাখ্যা করতে পারে?

    সব সঠিক উত্তর বেছে নিন।

  5. প্রকৌশলীরা বয়স জনসংখ্যা জুড়ে ব্যঙ্গাত্মক-সনাক্তকরণের নির্ভুলতার অসঙ্গতিগুলিকে মোকাবেলা করার জন্য উপরের কটাক্ষ মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য কাজ করছেন, তবে মডেলটি ইতিমধ্যে উত্পাদনে প্রকাশ করা হয়েছে। নিচের কোন স্টপগ্যাপ কৌশলটি মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীতে ত্রুটি কমাতে সাহায্য করবে?