ন্যায্যতা: পক্ষপাতের প্রকারগুলি

মেশিন লার্নিং মডেলগুলি সহজাতভাবে উদ্দেশ্যমূলক নয়। ইঞ্জিনিয়াররা মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলির একটি ডেটা সেট খাওয়ানোর মাধ্যমে প্রশিক্ষণ দেয় এবং এই ডেটার বিধান এবং কিউরেশনে মানুষের সম্পৃক্ততা একটি মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে পক্ষপাতের জন্য সংবেদনশীল করে তুলতে পারে৷

মডেলগুলি তৈরি করার সময়, আপনার ডেটাতে প্রকাশ করতে পারে এমন সাধারণ মানুষের পক্ষপাত সম্পর্কে সচেতন হওয়া গুরুত্বপূর্ণ, যাতে আপনি তাদের প্রভাবগুলি হ্রাস করার জন্য সক্রিয় পদক্ষেপ নিতে পারেন।

রিপোর্টিং পক্ষপাত

রিপোর্টিং পক্ষপাত তখন ঘটে যখন একটি ডেটা সেটে ক্যাপচার করা ঘটনা, বৈশিষ্ট্য এবং/অথবা ফলাফলের ফ্রিকোয়েন্সি তাদের বাস্তব-বিশ্বের ফ্রিকোয়েন্সি সঠিকভাবে প্রতিফলিত করে না। এই পক্ষপাত ঘটতে পারে কারণ লোকেরা অস্বাভাবিক বা বিশেষভাবে স্মরণীয় পরিস্থিতি নথিভুক্ত করার দিকে মনোনিবেশ করার প্রবণতা রাখে, এই অনুমান করে যে সাধারণ "বলা ছাড়া যেতে পারে।"

অটোমেশন পক্ষপাত

অটোমেশন বায়াস হল অটোমেটেড সিস্টেমের দ্বারা উত্পন্ন ফলাফলের চেয়ে স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের দ্বারা উত্পন্ন ফলাফলের পক্ষে একটি প্রবণতা, প্রতিটির ত্রুটির হার নির্বিশেষে।

নির্বাচন পক্ষপাত

নির্বাচনের পক্ষপাত ঘটবে যদি একটি ডেটা সেটের উদাহরণ এমনভাবে বেছে নেওয়া হয় যা তাদের বাস্তব-বিশ্ব বিতরণের প্রতিফলন না করে। নির্বাচন পক্ষপাত বিভিন্ন রূপ নিতে পারে:

  • কভারেজ পক্ষপাত : ডেটা প্রতিনিধিত্বমূলকভাবে নির্বাচন করা হয় না।
  • অ-প্রতিক্রিয়া পক্ষপাতিত্ব (বা অংশগ্রহণের পক্ষপাত ) : ডেটা-সংগ্রহ প্রক্রিয়ায় অংশগ্রহণের ফাঁকের কারণে ডেটা অপ্রতিনিধিত্বহীন হয়ে যায়।
  • স্যাম্পলিং পক্ষপাত : তথ্য সংগ্রহের সময় সঠিক র্যান্ডমাইজেশন ব্যবহার করা হয় না।

গ্রুপ অ্যাট্রিবিউশন বায়াস

গ্রুপ অ্যাট্রিবিউশন বায়াস হল একটি সম্পূর্ণ গোষ্ঠী যার সাথে তারা অন্তর্ভূক্ত, ব্যক্তির ক্ষেত্রে কী সত্য তা সাধারণীকরণ করার একটি প্রবণতা। এই পক্ষপাতের দুটি মূল প্রকাশ হল:

  • ইন-গ্রুপ বায়াস : আপনি যে গোষ্ঠীর সদস্য, বা আপনি যে বৈশিষ্ট্যগুলি ভাগ করেন তার জন্য একটি অগ্রাধিকার।
  • আউট-গ্রুপ সমজাতীয়তা পক্ষপাত : আপনি যে দলের সাথে যুক্ত নন সেই দলের পৃথক সদস্যদের স্টেরিওটাইপ করার প্রবণতা বা তাদের বৈশিষ্ট্যগুলিকে আরও অভিন্ন হিসাবে দেখার প্রবণতা।

অন্তর্নিহিত পক্ষপাত

অন্তর্নিহিত পক্ষপাত তখন ঘটে যখন অনুমানগুলি নিজের মানসিক মডেল এবং ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় যা অগত্যা আরও সাধারণভাবে প্রযোজ্য নয়।

অন্তর্নিহিত পক্ষপাতের একটি সাধারণ রূপ হ'ল নিশ্চিতকরণ পক্ষপাত , যেখানে মডেল নির্মাতারা অজ্ঞানভাবে এমনভাবে ডেটা প্রক্রিয়া করে যা পূর্বে বিদ্যমান বিশ্বাস এবং অনুমানকে নিশ্চিত করে। কিছু ক্ষেত্রে, একজন মডেল নির্মাতা প্রকৃতপক্ষে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন যতক্ষণ না এটি তাদের মূল অনুমানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ফলাফল তৈরি করে; একে বলা হয় পরীক্ষকের পক্ষপাত