خلاصہ
آپ مشین لرننگ ماڈلز سے تعصب کو کیسے دور کرتے ہیں اور اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ پیشین گوئیاں منصفانہ ہیں؟ وہ تین مراحل کون سے ہیں جن میں تعصب کی تخفیف کا حل لاگو کیا جا سکتا ہے؟ یہ کوڈ پیٹرن ان سوالات کے جوابات دیتا ہے تاکہ آپ کو پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کے نتائج کو استعمال کرکے باخبر فیصلہ کرنے میں مدد ملے۔
اگر آپ کے پاس اس کوڈ پیٹرن کے بارے میں سوالات ہیں، تو ان سے پوچھیں یا متعلقہ میں جوابات تلاش کریں۔ فورم.
Description
ڈیٹا اور مشین لرننگ الگورتھم میں شفافیت محفوظ اور ذمہ دار AI سسٹمز کی تعمیر کے لیے اہم ہے۔ اگرچہ درستگی مشین لرننگ ماڈل کی درستگی کا اندازہ کرنے کے لیے ایک میٹرک ہے، لیکن انصاف پسندی آپ کو حقیقی دنیا کی صورت حال میں ماڈل کی تعیناتی کے عملی مضمرات کو سمجھنے کا ایک طریقہ فراہم کرتی ہے۔
اس کوڈ پیٹرن میں، آپ ذیابیطس کا ڈیٹا سیٹ استعمال کرتے ہیں تاکہ یہ اندازہ لگایا جا سکے کہ آیا کوئی شخص ذیابیطس کا شکار ہے۔ آپ ڈیٹا بنانے کے لیے IBM Watson® Studio، IBM Cloud Object Storage، اور AI Fairness 360 Toolkit استعمال کریں گے، تعصب کم کرنے والے الگورتھم کو لاگو کریں گے، پھر نتائج کا تجزیہ کریں گے۔
اس کوڈ پیٹرن کو مکمل کرنے کے بعد، آپ سمجھتے ہیں کہ کیسے:
- واٹسن اسٹوڈیو کا استعمال کرتے ہوئے ایک پروجیکٹ بنائیں
- AI Fairness 360 ٹول کٹ استعمال کریں۔
روانی
- آئی بی ایم واٹسن اسٹوڈیو میں لاگ ان کریں جو اسپارک کے ذریعے تقویت یافتہ ہے، آئی بی ایم کلاؤڈ آبجیکٹ اسٹوریج شروع کریں، اور ایک پروجیکٹ بنائیں۔
- csv ڈیٹا فائل کو IBM Cloud Object Storage میں اپ لوڈ کریں۔
- واٹسن اسٹوڈیو نوٹ بک میں ڈیٹا فائل لوڈ کریں۔
- واٹسن اسٹوڈیو نوٹ بک میں AI Fairness 360 ٹول کٹ انسٹال کریں۔
- پری پروسیسنگ، ان پروسیسنگ، اور پوسٹ پروسیسنگ مراحل کے دوران تعصب کم کرنے والے الگورتھم کو لاگو کرنے کے بعد نتائج کا تجزیہ کریں۔
ہدایات
میں اس پیٹرن کے لیے تفصیلی اقدامات تلاش کریں۔ پڑھنا فائل اقدامات آپ کو دکھائے گا کہ کیسے:
- IBM Cloud کے ساتھ ایک اکاؤنٹ بنائیں۔
- ایک نیا واٹسن اسٹوڈیو پروجیکٹ بنائیں۔
- ڈیٹا شامل کریں۔
- نوٹ بک بنائیں۔
- ڈیٹا فریم کے بطور ڈیٹا داخل کریں۔
- نوٹ بک چلائیں۔
- نتائج کا تجزیہ کریں۔
یہ کوڈ پیٹرن کا حصہ ہے۔ AI 360 ٹول کٹ: AI ماڈلز نے وضاحت کی۔ کیس سیریز کا استعمال کریں، جو اسٹیک ہولڈرز اور ڈویلپرز کو AI ماڈل لائف سائیکل کو مکمل طور پر سمجھنے اور باخبر فیصلے کرنے میں ان کی مدد کرتا ہے۔
ماخذ: https://developer.ibm.com/patterns/identify-and-remove-bias-from-ai-models/