বিশেষ অতিথি ফিচারে শাইপের সিইও এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা ভাতসাল ঘিয়া মেশিন লার্নিংয়ের পক্ষপাতের কিছু অন্তর্দৃষ্টি শেয়ার করেছেন। উপরন্তু, তিনি AI-তে পক্ষপাতিত্বের কারণ এবং কীভাবে AI/ML মডেলগুলিতে পক্ষপাত দূর করা যায় তার উপর জোর দেন।
নিবন্ধ থেকে মূল টেক-অ্যাওয়ে হল:
- রেস্তোরাঁর পরামর্শ থেকে পরিষেবা টিকিটের রেজোলিউশন পর্যন্ত, AI চ্যাটবট ক্রমবর্ধমানভাবে স্বাস্থ্যসেবা, ব্যাঙ্কিং এবং ফিনান্সের মতো শিল্পগুলিতে ভাল ব্যবহার করা হচ্ছে এবং মজুরির ব্যবধান ঠিক করা হচ্ছে। বিপুল সংখ্যক ব্যবহারের ক্ষেত্রে যা অনিবার্য হয়ে ওঠে তা হল সমগ্র প্রক্রিয়ার সাথে ন্যায্যতা যুক্ত।
- এআই মডেলের পক্ষপাত প্রশিক্ষণের পর্যায়গুলির সময় ঘটে যেখানে এআই বিশেষজ্ঞরা নির্দিষ্ট প্রবণতা এবং পছন্দগুলির সাথে প্রচুর পরিমাণে ডেটা খাওয়ান। বিশেষ করে দুই ধরনের পক্ষপাতিত্ব রয়েছে, প্রথমটি জ্ঞানীয় পক্ষপাতিত্ব এবং দ্বিতীয়টি হল, পক্ষপাতিত্ব যা তথ্যের অভাবের কারণে ঘটে।
- তবে, ভাল খবর হল যে AI মডেলের পক্ষপাতগুলি রিয়েল-টাইম ডেটা মনিটরিং এবং প্রতিনিধি ডেটা মডেলগুলির সাথে ডেটার সঠিক সেট ব্যবহার করে নির্মূল করা যেতে পারে। যেহেতু এটি আমাদের দৈনন্দিন জীবনে আধিপত্য বিস্তার করছে, তাই গুণমান বজায় রাখার জন্য আমাদের ইনপুট নিয়ে সতর্কতা অবলম্বন করা গুরুত্বপূর্ণ।
এখানে সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন:
https://datafloq.com/read/how-to-handle-bias-in-machine-learning/
