Shaip के सीईओ और सह-संस्थापक वत्सल घिया ने विशेष अतिथि फीचर में मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह पर कुछ अंतर्दृष्टि साझा की। इसके अतिरिक्त, उन्होंने एआई में पक्षपात के कारण और एआई/एमएल मॉडल में पूर्वाग्रह को कैसे खत्म किया जाए, इस पर भी जोर दिया।
लेख से मुख्य टेक-एवे हैं:
- रेस्तरां के सुझावों से लेकर सर्विस टिकट के समाधान तक, एआई चैटबोट का तेजी से स्वास्थ्य सेवा, बैंकिंग और वित्त जैसे उद्योगों में अच्छा उपयोग किया जा रहा है और वेतन अंतराल को ठीक किया जा रहा है। बड़ी संख्या में उपयोग के मामलों के साथ जो अपरिहार्य हो जाता है वह पूरी प्रक्रिया से जुड़ी निष्पक्षता है।
- एआई मॉडल में पूर्वाग्रह प्रशिक्षण चरणों के दौरान होता है जहां एआई विशेषज्ञ कुछ झुकाव और वरीयताओं के साथ डेटा की मात्रा को फीड करते हैं। विशेष रूप से पूर्वाग्रह दो प्रकार के होते हैं, पहला संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह और दूसरा पूर्वाग्रह जो डेटा की कमी के कारण होता है।
- लेकिन, अच्छी खबर यह है कि वास्तविक समय डेटा निगरानी और प्रतिनिधि डेटा मॉडल के साथ-साथ डेटा के सही सेट का उपयोग करके एआई मॉडल में पक्षपात को समाप्त किया जा सकता है। जैसा कि यह हमारे दैनिक जीवन पर हावी हो रहा है, अंततः गुणवत्ता बनाए रखने के लिए हमारे इनपुट से सावधान रहना महत्वपूर्ण है।
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