সারাংশ
আপনি কীভাবে মেশিন লার্নিং মডেলগুলি থেকে পক্ষপাত দূর করবেন এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ন্যায্য কিনা তা নিশ্চিত করবেন? যে তিনটি ধাপে পক্ষপাত কমানোর সমাধান প্রয়োগ করা যেতে পারে? এই কোড প্যাটার্ন এই প্রশ্নগুলির উত্তর দেয় যাতে আপনি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলের ফলাফলগুলি ব্যবহার করে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে পারেন৷
এই কোড প্যাটার্ন সম্পর্কে আপনার যদি প্রশ্ন থাকে, তাদের জিজ্ঞাসা করুন বা সংশ্লিষ্ট উত্তরগুলির সন্ধান করুন৷ ফোরাম.
বিবরণ
ডেটা এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের ন্যায্যতা নিরাপদ এবং দায়িত্বশীল AI সিস্টেম তৈরির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। যদিও মেশিন লার্নিং মডেলের নির্ভুলতা মূল্যায়নের জন্য যথার্থতা একটি মেট্রিক, ন্যায্যতা আপনাকে বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে মডেলটি স্থাপনের ব্যবহারিক প্রভাব বোঝার একটি উপায় দেয়।
এই কোড প্যাটার্নে, আপনি একটি ডায়াবেটিস ডেটা সেট ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করেন যে একজন ব্যক্তির ডায়াবেটিস আছে কিনা। আপনি ডেটা তৈরি করতে IBM Watson® Studio, IBM ক্লাউড অবজেক্ট স্টোরেজ এবং AI Fairness 360 Toolkit ব্যবহার করবেন, পক্ষপাত কমানোর অ্যালগরিদম প্রয়োগ করবেন, তারপর ফলাফল বিশ্লেষণ করবেন৷
এই কোড প্যাটার্নটি সম্পূর্ণ করার পরে, আপনি বুঝতে পারবেন কিভাবে:
- ওয়াটসন স্টুডিও ব্যবহার করে একটি প্রকল্প তৈরি করুন
- AI Fairness 360 Toolkit ব্যবহার করুন
ফ্লো
- স্পার্ক দ্বারা চালিত আইবিএম ওয়াটসন স্টুডিওতে লগ ইন করুন, আইবিএম ক্লাউড অবজেক্ট স্টোরেজ শুরু করুন এবং একটি প্রকল্প তৈরি করুন।
- IBM ক্লাউড অবজেক্ট স্টোরেজে .csv ডেটা ফাইল আপলোড করুন।
- ওয়াটসন স্টুডিও নোটবুকে ডেটা ফাইল লোড করুন।
- Watson Studio নোটবুকে AI Fairness 360 Toolkit ইনস্টল করুন।
- প্রি-প্রসেসিং, ইন-প্রসেসিং এবং পোস্ট-প্রসেসিং পর্যায়ে পক্ষপাত কমানোর অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার পরে ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করুন।
নির্দেশনা
এই প্যাটার্নটির জন্য বিশদ পদক্ষেপগুলি সন্ধান করুন রিডমি ফাইল ধাপগুলি আপনাকে দেখাবে কিভাবে:
- আইবিএম ক্লাউড দিয়ে একটি অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন।
- একটি নতুন ওয়াটসন স্টুডিও প্রকল্প তৈরি করুন।
- ডেটা যোগ করুন।
- নোটবুক তৈরি করুন।
- ডেটা ফ্রেম হিসাবে ডেটা সন্নিবেশ করান।
- নোটবুক চালান।
- ফলাফল বিশ্লেষণ করুন।
এই কোড প্যাটার্ন এর অংশ এআই 360 টুলকিট: এআই মডেলগুলি ব্যাখ্যা করা হয়েছে কেস সিরিজ ব্যবহার করুন, যা স্টেকহোল্ডার এবং ডেভেলপারদের এআই মডেল লাইফসাইকেল সম্পূর্ণরূপে বুঝতে এবং তাদের জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।
সূত্র: https://developer.ibm.com/patterns/identify-and-remove-bias-from-ai-models/