ಎಐ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವರು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಏಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಮುರಿಯುತ್ತಾರೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ತರಬೇತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ನಿಮ್ಮ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಸ್ವಾಧೀನವು ಏಕೆ ಅಗತ್ಯ ಎಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾದಿಂದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಜ್ಞಾನದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅಂತರವಿದೆ.

ನೀವು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಟನ್‌ಗಳಷ್ಟು ಜಟಿಲತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಗಮನಿಸಬಹುದು. ಕಡಿಮೆ ಮಾತನಾಡುವ ಈ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲಲು ನಾವು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಲೇಖನವನ್ನು ಓದಿದ ನಂತರ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಕೆಲವು ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ.

ನಾವೀಗ ಆರಂಭಿಸೋಣ.

AI ಯೋಜನೆಯ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ

ಪ್ರಾರಂಭಿಸದವರಿಗೆ, AI ಅಥವಾ ML (ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ) ಯೋಜನೆಯು ತುಂಬಾ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿದೆ. ಇದು ರೇಖೀಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಘನ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ನಿಮಗೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ನೀಡಲು, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:

• ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪುರಾವೆ
• ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್
• ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ
• AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆ
• ಮಾದರಿ ನಿಯೋಜನೆ
• ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತರಬೇತಿ
• ನಂತರದ ನಿಯೋಜನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್

ಎಲ್ಲಾ AI ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ 78% ರಷ್ಟು ನಿಯೋಜನೆ ಹಂತಕ್ಕೆ ಬರುವ ಮೊದಲು ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದರಲ್ಲಿ ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಮುಖ ಲೋಪದೋಷಗಳು, ತಾರ್ಕಿಕ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಒಂದೆಡೆ ಇದ್ದರೂ, ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾರಿ ಸ್ಥಗಿತಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳೂ ಇವೆ. ಈ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲಿದ್ದೇವೆ.

ಡೇಟಾ ಪಕ್ಷಪಾತ

ಡೇಟಾ ಪಕ್ಷಪಾತವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಕಡೆಗೆ ಅಥವಾ ವಿರುದ್ಧ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಕೂಲವಾಗಿ ತಿರುಗಿಸುವ ಅಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಶಗಳ ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತ ಅಥವಾ ಅನೈಚ್ಛಿಕ ಪರಿಚಯವಾಗಿದೆ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, AI ತರಬೇತಿ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಒಂದು ಹಾವಳಿಯ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿದೆ.

ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣವೆಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮನಸ್ಸನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೈತಿಕತೆ, ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ಅಮೂರ್ತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಅವುಗಳ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ತಾರ್ಕಿಕ, ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಂತೆ ಅವು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಾನವರು ಈ ಮೂರನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದಾಗ, ನಿಸ್ಸಂಶಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳು ಮತ್ತು ಒಲವು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಪಕ್ಷಪಾತವು AI ಯೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸದ ಒಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಅದರ ಸುತ್ತಲಿನ ಎಲ್ಲದರೊಂದಿಗೆ. ಇದರರ್ಥ ಇದು ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು AI ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗೆ ಪರಿಚಯಿಸಿದಾಗ ಅದು ಆಗಿರಬಹುದು.

ನಾವು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೊಡೆದುಹಾಕಬಹುದೇ?

ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆದ್ಯತೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಪ್ಪು ಮತ್ತು ಬಿಳಿ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಬೂದು ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ. ಪಕ್ಷಪಾತದೊಂದಿಗೆ, ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಗ್ರ ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುವುದು ಕಠಿಣವಾಗಿದೆ. ಅದಲ್ಲದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಂಬಿಕೆಗಳು, ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಆಚರಣೆಗಳ ಕಡೆಗೆ ಮನಸ್ಸು ಅನೈಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಒಲವು ತೋರಿದಾಗ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಗುರುತಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ.

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ AI ತಜ್ಞರು ತಮ್ಮ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳ ಮೂಲಕ ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತಾರೆ. ಸರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಓರೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಕನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಇರಿಸಬಹುದು.