মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে ডেটা ক্লিনিং প্রসেসগুলি পক্ষপাতমুক্ত কিনা তা নিশ্চিত করা একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্বেগের বিষয়, বিশেষ করে যখন Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এর মতো প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করা হয়। ডেটা পরিষ্কার করার সময় পক্ষপাতিত্বের কারণে তির্যক মডেল হতে পারে, যা ফলস্বরূপ ভুল বা অন্যায্য ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে পারে। এই সমস্যাটির সমাধানের জন্য একটি বহুমুখী পদ্ধতির প্রয়োজন যাতে বিভিন্ন কৌশল এবং সর্বোত্তম অনুশীলন অন্তর্ভুক্ত থাকে।
প্রথম এবং সর্বাগ্রে, সম্ভাব্য পক্ষপাতের উত্সগুলি বোঝা অপরিহার্য। স্যাম্পলিং বায়াস, পরিমাপের পক্ষপাতিত্ব এবং নিশ্চিতকরণ পক্ষপাত সহ ডেটা সংগ্রহ এবং প্রিপ্রসেসিংয়ের বিভিন্ন পর্যায় থেকে পক্ষপাতের উৎপত্তি হতে পারে। স্যাম্পলিং পক্ষপাত তখন ঘটে যখন সংগৃহীত ডেটা বিশ্লেষণ করার উদ্দেশ্যে জনসংখ্যার প্রতিনিধি নয়। পরিমাপের পক্ষপাত ডেটা অধিগ্রহণের ত্রুটি থেকে উদ্ভূত হয় এবং নিশ্চিতকরণ পক্ষপাত ঘটে যখন ডেটা ক্লিনারের প্রত্যাশাগুলি ডেটা পরিষ্কার করার প্রক্রিয়াকে প্রভাবিত করে।
এই পক্ষপাতগুলি প্রশমিত করার জন্য, একজনকে মেশিন লার্নিং মডেলের উদ্দেশ্য এবং পরিচ্ছন্ন ডেটার মানদণ্ড পরিষ্কারভাবে সংজ্ঞায়িত করে শুরু করা উচিত। এতে ডেটা অন্তর্ভুক্তি এবং বর্জনের জন্য সুস্পষ্ট, উদ্দেশ্যমূলক নিয়ম সেট করা জড়িত। উদাহরণস্বরূপ, যদি লক্ষ্যটি গ্রাহক মন্থনের পূর্বাভাস দেওয়া হয়, তবে ডেটা ক্লিনারকে নিশ্চিত করতে হবে যে ডেটাসেটে বিভিন্ন জনসংখ্যা, অঞ্চল এবং ব্যবহারের ধরণ থেকে গ্রাহকদের একটি সুষম উপস্থাপনা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
পক্ষপাত কমাতে একটি কার্যকর কৌশল হল স্বয়ংক্রিয় ডেটা পরিষ্কার করার সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করা যা ডেটাসেট জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ নিয়মগুলি প্রয়োগ করে৷ Google ক্লাউড ডেটাফ্লো এবং ডেটাপ্রেপের মতো টুল অফার করে, যা ডেটা পরিষ্কারের অনেক দিককে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, মানব-প্ররোচিত পক্ষপাতের ঝুঁকি কমাতে পারে। এই টুলগুলি ডুপ্লিকেট অপসারণ, অনুপস্থিত মান পূরণ এবং ডেটা বিন্যাস স্বাভাবিক করার মতো কাজগুলি পরিচালনা করতে পারে। স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াগুলির উপর নির্ভর করে, ডেটা ক্লিনার নিশ্চিত করতে পারে যে একই মানগুলি সমানভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে, পক্ষপাতিত্ব প্রবর্তন করতে পারে এমন বিষয়গত সিদ্ধান্তগুলিকে হ্রাস করে।
আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হ'ল ডেটার গঠন এবং বন্টন সনাক্ত এবং বোঝার জন্য অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ (EDA) করা। ইডিএ অন্তর্নিহিত পক্ষপাতগুলি নির্দেশ করতে পারে এমন অসঙ্গতি, বহিরাগত এবং প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে হিস্টোগ্রাম, স্ক্যাটার প্লট এবং বক্স প্লটের মাধ্যমে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা জড়িত। উদাহরণ স্বরূপ, যদি লোন ডিফল্টের ভবিষ্যদ্বাণী করা একটি মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত একটি ডেটাসেট একটি নির্দিষ্ট জনসংখ্যার থেকে অসম পরিমাণে খেলাপি দেখায়, তাহলে এটি নমুনা নেওয়ার পক্ষপাতিত্ব নির্দেশ করতে পারে।
ডেটা পরিষ্কারের প্রক্রিয়া চলাকালীন ডোমেন জ্ঞান অন্তর্ভুক্ত করা এবং বিষয় বিশেষজ্ঞদের সাথে পরামর্শ করাও গুরুত্বপূর্ণ। এই বিশেষজ্ঞরা পক্ষপাতের সম্ভাব্য উত্সগুলির অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারেন এবং সেগুলি মোকাবেলার উপায়গুলি সুপারিশ করতে পারেন৷ উদাহরণস্বরূপ, একটি স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটে, একজন চিকিত্সক পেশাদার উল্লেখ করতে পারেন যে নির্দিষ্ট জনসংখ্যার মধ্যে নির্দিষ্ট ডায়াগনস্টিক কোডগুলি বেশি প্রচলিত, যা সঠিকভাবে হিসাব না করলে মডেলটিকে তির্যক হতে পারে।
ডেটা পরিষ্কার করার প্রক্রিয়ায় স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতা নিশ্চিত করা আরেকটি মূল দিক। সিদ্ধান্তের পিছনে যুক্তি এবং ডেটাতে করা যে কোনও পরিবর্তন সহ ডেটা পরিষ্কার করার প্রক্রিয়ার প্রতিটি পদক্ষেপের নথিভুক্ত করা, পক্ষপাত সনাক্ত করতে এবং প্রশমিত করতে সহায়তা করতে পারে। এই ডকুমেন্টেশনটি একাধিক স্টেকহোল্ডারদের দ্বারা পর্যালোচনা করা উচিত, যার মধ্যে ডেটা সায়েন্টিস্ট, ডোমেন বিশেষজ্ঞ এবং নীতিবিদরা সহ, প্রক্রিয়াটি ন্যায্য এবং নিরপেক্ষ তা নিশ্চিত করতে।
ক্রস-ভ্যালিডেশন কৌশলগুলি পক্ষপাত সনাক্ত করতে এবং কমাতেও সাহায্য করতে পারে। একাধিক উপসেটে ডেটা বিভক্ত করে এবং এই উপসেটগুলির বিভিন্ন সংমিশ্রণে মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়ে, কেউ বিভিন্ন ডেটা সেগমেন্ট জুড়ে মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে পারে। যদি মডেলটি নির্দিষ্ট উপসেটগুলিতে উল্লেখযোগ্যভাবে খারাপ কাজ করে, তাহলে এটি নির্দেশ করতে পারে যে ডেটা পরিষ্কার করার প্রক্রিয়াটি পক্ষপাতিত্ব চালু করেছে।
আরেকটি পদ্ধতি হল ন্যায্যতা-সচেতন মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি ব্যবহার করা যা স্পষ্টভাবে সম্ভাব্য পক্ষপাতের জন্য দায়ী। এই কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে রিওয়েটিং, যেখানে একটি ভারসাম্যপূর্ণ উপস্থাপনা নিশ্চিত করার জন্য নমুনাগুলিতে বিভিন্ন ওজন বরাদ্দ করা হয় এবং প্রতিকূলতামূলক ডিবিয়াসিং, যেখানে একটি মাধ্যমিক মডেলকে প্রাথমিক মডেলে পক্ষপাত সনাক্ত এবং প্রশমিত করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
নিয়মিত অডিট এবং পক্ষপাত সনাক্তকরণ প্রক্রিয়া চলমান ডেটা পরিষ্কার এবং মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার অংশ হিসাবে প্রয়োগ করা উচিত। এই অডিটগুলি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলিকে পরিস্কার করা ডেটা এবং ফলস্বরূপ মডেল আউটপুটগুলিতে পক্ষপাতগুলি সনাক্ত করতে জড়িত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, চি-স্কোয়ার পরীক্ষাটি ডেটা পরিষ্কারের আগে এবং পরে শ্রেণীগত ভেরিয়েবলের বিতরণের তুলনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যাতে প্রক্রিয়াটি কোনও গোষ্ঠীকে অসামঞ্জস্যপূর্ণভাবে প্রভাবিত করে না।
সবশেষে, দলের মধ্যে নৈতিক সচেতনতা এবং ক্রমাগত শেখার সংস্কৃতি গড়ে তোলা গুরুত্বপূর্ণ। এতে দলের সদস্যদের পক্ষপাত কমানোর গুরুত্ব সম্পর্কে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং ক্ষেত্রের সর্বশেষ গবেষণা এবং সর্বোত্তম অনুশীলনের সাথে আপডেট থাকতে উত্সাহিত করা জড়িত। নৈতিক নির্দেশিকা এবং মান, যেমন IEEE এবং ACM-এর মতো সংস্থাগুলি দ্বারা প্রদত্ত, এই ক্ষেত্রে মূল্যবান সম্পদ হিসাবে কাজ করতে পারে।
মেশিন লার্নিংয়ে পক্ষপাতমুক্ত ডেটা পরিষ্কার করার প্রক্রিয়া নিশ্চিত করার জন্য স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জাম, অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ, ডোমেন দক্ষতা, স্বচ্ছতা, ক্রস-ভ্যালিডেশন, ন্যায্যতা-সচেতন কৌশল, নিয়মিত অডিট এবং নৈতিক সচেতনতার সংস্কৃতির সংমিশ্রণ জড়িত। এই কৌশলগুলি গ্রহণ করে, কেউ পক্ষপাতের ঝুঁকি কমাতে পারে এবং আরও সঠিক এবং ন্যায্য মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশ করতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- যখন পঠন উপকরণ "সঠিক অ্যালগরিদম নির্বাচন" সম্পর্কে কথা বলে, তখন কি এর অর্থ এই যে মূলত সমস্ত সম্ভাব্য অ্যালগরিদম ইতিমধ্যেই বিদ্যমান? আমরা কীভাবে জানব যে একটি নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য একটি অ্যালগরিদম "সঠিক"?
- মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত হাইপারপ্যারামিটারগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং এর জন্য হোয়াট প্রোগ্রামিং এর ভাষা হল জাস্ট পাইথন
- কিভাবে মেশিন লার্নিং বিজ্ঞান জগতে প্রয়োগ করা হয়?
- আপনি কিভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন কোন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করবেন এবং আপনি কীভাবে এটি খুঁজে পাবেন?
- ফেডারেটেড লার্নিং, এজ কম্পিউটিং এবং অন-ডিভাইস মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য কী?
- প্রশিক্ষণের আগে কীভাবে ডেটা প্রস্তুত এবং পরিষ্কার করবেন?
- একটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পের নির্দিষ্ট প্রাথমিক কাজ এবং কার্যকলাপ কি কি?
- একটি নির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং কৌশল এবং মডেল গ্রহণ করার জন্য থাম্বের নিয়ম কি?
- কোন প্যারামিটারগুলি নির্দেশ করে যে এটি একটি লিনিয়ার মডেল থেকে গভীর শিক্ষায় স্যুইচ করার সময়?
EITC/AI/GCML Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন