मशीन लर्निंग मॉडल में भेदभाव को समझना
भेदभाव एक मॉडल की विभिन्न वर्गों या समूहों के बीच उनके अंतर्निहित मतभेदों के आधार पर अंतर करने की क्षमता है। दूसरे शब्दों में, यह एक मॉडल की निर्णय सीमा सीखने की क्षमता है जो एक वर्ग को दूसरे से अलग करती है। उदाहरण के लिए, यदि हम एक स्पैम फ़िल्टर का निर्माण कर रहे हैं, तो हम चाहते हैं कि मॉडल इतना भेदभावपूर्ण हो कि वह स्पैम ईमेल को सही ढंग से पहचान सके और उन्हें अलग कर सके। वैध लोगों से. यदि मॉडल पर्याप्त रूप से भेदभावपूर्ण नहीं है, तो यह दो प्रकार के ईमेल के बीच सटीक रूप से अंतर करने में सक्षम नहीं हो सकता है। भेदभाव मशीन लर्निंग मॉडल का एक महत्वपूर्ण गुण है क्योंकि यह निर्धारित करता है कि मॉडल नए डेटा को कितनी अच्छी तरह सामान्यीकृत कर सकता है। एक मॉडल जो अत्यधिक भेदभावपूर्ण है वह नए उदाहरणों को सटीक रूप से वर्गीकृत करने में सक्षम होगा जो उसने पहले नहीं देखा है, जबकि एक मॉडल जो पर्याप्त भेदभावपूर्ण नहीं है उसे नए डेटा पर सटीक भविष्यवाणियां करने में कठिनाई हो सकती है।
ऐसी कई तकनीकें हैं जिनका उपयोग सुधार के लिए किया जा सकता है मशीन लर्निंग मॉडल की भेदभावपूर्णता, जैसे:
1. फ़ीचर चयन: सबसे अधिक जानकारीपूर्ण सुविधाओं के सबसेट का चयन करने से मॉडल की भेदभावपूर्णता में सुधार करने में मदद मिल सकती है।
2. नियमितीकरण: हानि फ़ंक्शन में नियमितीकरण शब्द जोड़ने से ओवरफिटिंग को रोकने और मॉडल की भेदभावपूर्णता में सुधार करने में मदद मिल सकती है।
3. संयोजन विधियाँ: कई मॉडलों के संयोजन से व्यक्तिगत मॉडलों के पूर्वाग्रह को कम करके मॉडल की भेदभावपूर्णता में सुधार करने में मदद मिल सकती है।
4। डेटा संवर्द्धन: डेटा संवर्द्धन तकनीकों को लागू करके प्रशिक्षण डेटासेट का आकार बढ़ाने से मॉडल की भेदभावपूर्णता में सुधार करने में मदद मिल सकती है।
5. एक अलग एल्गोरिदम का उपयोग करना: कुछ एल्गोरिदम दूसरों की तुलना में अधिक भेदभावपूर्ण होते हैं, इसलिए एक अलग एल्गोरिदम का प्रयास करने से मॉडल की भेदभावपूर्णता में सुधार करने में मदद मिल सकती है।
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