واتسل گھیا، سی ای او اور شیپ کے شریک بانی نے خصوصی مہمان خصوصی میں مشین لرننگ میں تعصب کے بارے میں کچھ بصیرتیں شیئر کیں۔ مزید برآں، انہوں نے AI میں تعصب کے پیچھے کی وجہ اور AI/ML ماڈلز میں تعصب کو کیسے ختم کیا جائے اس پر بھی زور دیا۔
آرٹیکل سے اہم نکات یہ ہیں:
- ریستوراں کی تجاویز سے لے کر سروس ٹکٹ ریزولوشن تک، AI چیٹ بوٹ کو صحت کی دیکھ بھال، بینکنگ، اور فنانس جیسی صنعتوں میں تیزی سے اچھا استعمال کیا جا رہا ہے، اور اجرت کے فرق کو درست کرنا ہے۔ استعمال کے معاملات کی ایک بڑی تعداد کے ساتھ جو چیز ناگزیر ہو جاتی ہے وہ ہے پورے عمل کے ساتھ منصفانہ تعلق۔
- AI ماڈل میں تعصب تربیتی مراحل کے دوران ہوتا ہے جہاں AI ماہرین مخصوص جھکاؤ اور ترجیحات کے ساتھ ڈیٹا کی مقدار کو فیڈ کرتے ہیں۔ خاص طور پر دو قسم کے تعصبات ہیں، پہلا علمی تعصب اور دوسرا وہ تعصب جو ڈیٹا کی کمی کی وجہ سے ہوتا ہے۔
- لیکن، اچھی خبر یہ ہے کہ AI ماڈلز میں تعصبات کو ڈیٹا کے صحیح سیٹ کے ساتھ ساتھ ریئل ٹائم ڈیٹا مانیٹرنگ اور نمائندہ ڈیٹا ماڈلز کا استعمال کرکے ختم کیا جا سکتا ہے۔ چونکہ یہ ہماری روزمرہ کی زندگیوں پر حاوی ہے، آخرکار معیار کو برقرار رکھنے کے لیے اپنے ان پٹ سے محتاط رہنا ضروری ہے۔
یہاں مکمل مضمون پڑھیں:
https://datafloq.com/read/how-to-handle-bias-in-machine-learning/
