এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ন্যায্য পুনঃনমুনাকরণ
প্রশিক্ষণ ডেটার বন্টন পরিবর্তনকারী প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ কৌশল যা মডেলের পূর্বাভাসে অ্যালগরিদমিক বৈষম্য কমাতে সংখ্যালঘু বা প্রতিনিধিত্বহীন গোষ্ঠীগুলিকে অতিরিক্তভাবে উপস্থাপন করে।
বিপরীত সম্ভাব্যতা ওজন
প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলিকে জনসংখ্যায় তাদের ফ্রিকোয়েন্সির বিপরীতভাবে আনুপাতিক ওজন নির্ধারণ করে পক্ষপাত সংশোধনের পদ্ধতি, যার ফলে জনসংখ্যাগত গোষ্ঠীগুলির মধ্যে ভারসাম্যহীনতা পূরণ হয়।
ন্যায্যতার জন্য বৈপরীত্য শিক্ষণ
একটি প্রধান পূর্বাভাসক এবং একটি প্রতিপক্ষকে একইসাথে প্রশিক্ষণের পদ্ধতি যা সংবেদনশীল বৈশিষ্ট্যগুলি পূর্বাভাস করতে চায়, প্রধান মডেলটিকে সুরক্ষিত বৈশিষ্ট্যগুলির প্রতি অপরিবর্তনীয় উপস্থাপনা তৈরি করতে বাধ্য করে।
ন্যায্য পূর্বাভাস ক্যালিব্রেশন
পোস্ট-প্রক্রিয়াকরণ কৌশল যা পূর্বাভাস স্কোরগুলিকে সামঞ্জস্য করে নিশ্চিত করে যে পূর্বাভাসিত সম্ভাবনাগুলি বিভিন্ন জনসংখ্যাগত গোষ্ঠী জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে পর্যবেক্ষিত ফ্রিকোয়েন্সিগুলির সাথে মেলে।
ন্যায্যতা সীমাবদ্ধতা সহ অপ্টিমাইজেশন
প্রশিক্ষণ পদ্ধতি যা ন্যায্যতা মেট্রিক্সের উপর গাণিতিক সীমাবদ্ধতাগুলিকে সরাসরি উদ্দেশ্য ফাংশনে সংহত করে, মডেল অপ্টিমাইজেশনের সময় ন্যায্যতার মানদণ্ড মেনে চলা নিশ্চিত করে।
অপ্টিমাইজড সুযোগ সমতা
চিকিত্সা কৌশল যা সামগ্রিক কর্মক্ষমতা সর্বাধিক করার সময় গোষ্ঠীগুলির মধ্যে সত্য ইতিবাচকের সমান হার নিশ্চিত করে, প্রায়শই নির্দিষ্ট ক্ষতি ফাংশন বা থ্রেশহোল্ড সামঞ্জস্যের মাধ্যমে বাস্তবায়িত হয়।
সামঞ্জস্যপূর্ণ জনসংখ্যাগত সমতা
সংশোধন পদ্ধতি যা নিশ্চিত করে যে ইতিবাচক পূর্বাভাসগুলি তাদের অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্য নির্বিশেষে বিভিন্ন জনসংখ্যাগত গোষ্ঠীর মধ্যে আনুপাতিকভাবে বিতরণ করা হয়।
কারণমূলকতা দ্বারা পক্ষপাত দূরীকরণ
কারণমূলক গ্রাফ ব্যবহার করে পদ্ধতি যা পক্ষপাত প্রবর্তনকারী কার্যকারণ পথগুলি সনাক্ত এবং নিরপেক্ষ করে, শুধুমাত্র পূর্বাভাস কাজের জন্য প্রাসঙ্গিক সম্পর্কগুলি সংরক্ষণ করে।
গ্রুপ ইনভেরিয়েন্স লার্নিং
প্রধান কাজের জন্য প্রাসঙ্গিক তথ্য সংরক্ষণ করার সময় ডেমোগ্রাফিক গ্রুপগুলির মধ্যে বৈচিত্র্যের প্রতি মডেলের প্রতিনিধিত্ব অপরিবর্তনীয় শেখার জন্য প্রশিক্ষণ কৌশল।
অ্যাডাপ্টিভ থ্রেশহোল্ড পোস্ট-হক সংশোধন
চূড়ান্ত ভবিষ্যদ্বাণীতে ন্যায্যতা নিশ্চিত করতে এবং পারফরম্যান্স মেট্রিক্স ভারসাম্য বজায় রাখতে গ্রুপ অনুসারে গতিশীলভাবে সিদ্ধান্তের থ্রেশহোল্ড সামঞ্জস্য করে প্রশিক্ষণের পরে প্রয়োগ করা পদ্ধতি।
পুনঃওজন দ্বারা বৈষম্য হ্রাস
পর্যবেক্ষিত বন্টন এবং একটি ন্যায্য টার্গেট বন্টনের মধ্যে পরিসংখ্যানগত পার্থক্য কমাতে প্রশিক্ষণ উদাহরণগুলির ওজন পুনরায় গণনা করার প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ কৌশল।
ন্যায্য ফিচার মাস্কিং
মডেলটিকে বৈষম্যমূলক নয় এমন বৈশিষ্ট্যগুলির উপর নির্ভর করতে বাধ্য করার জন্য প্রশিক্ষণের সময় সম্ভাব্য পক্ষপাতদুষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচনীভাবে মাস্কিং বা রূপান্তরের কৌশল।
সিলেকশন বায়াস সংশোধন
অ-এলোমেলো স্যাম্পলিং প্রক্রিয়া দ্বারা প্রবর্তিত বিকৃতিগুলি চিহ্নিত এবং ক্ষতিপূরণ দেওয়ার কৌশলগুলির সেট যা জনসংখ্যার নির্দিষ্ট উপগোষ্ঠীগুলিকে পদ্ধতিগতভাবে পক্ষপাত করে।
ন্যায্যতা আক্রমণে রোবাস্ট লার্নিং
পক্ষপাত প্রশস্ত করার জন্য ডিজাইন করা প্রতিকূল উদাহরণগুলিকে একীভূত করে প্রশিক্ষণ পদ্ধতি, এইভাবে এর ন্যায্যতা হ্রাস করার লক্ষ্যে ম্যানিপুলেশনগুলির বিরুদ্ধে মডেলের প্রতিরোধ শক্তিশালী করে।
কাউন্টারফ্যাকচুয়ালিটি দ্বারা ডিবায়াসিং
সংবেদনশীল বৈশিষ্ট্যগুলি পরিবর্তন করে কাউন্টারফ্যাকচুয়াল উদাহরণ তৈরি করার কৌশল, এই সুরক্ষিত বৈশিষ্ট্যগুলির পরিবর্তনের প্রতি মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী অপরিবর্তনীয় করতে প্রশিক্ষণ দেয়।
অপটিমাল ট্রান্সপোর্ট দ্বারা ডিস্ট্রিবিউশন ব্যালেন্সিং
সংখ্যালঘু গ্রুপের ডেটা ডিস্ট্রিবিউশনকে সংখ্যাগরিষ্ঠ গ্রুপের কাছাকাছি আনার জন্য অপটিমাল ট্রান্সপোর্ট তত্ত্ব ব্যবহার করে উন্নত পদ্ধতি, এইভাবে সিস্টেমিক পক্ষপাত হ্রাস করে।
ন্যায্য নিয়ন্ত্রণ ডাইভারজেন্স দ্বারা
প্রশিক্ষণ কৌশল যা বিভিন্ন গোষ্ঠীর পূর্বাভাস বন্টনের মধ্যে ডাইভারজেন্স পরিমাপ (কেএল, জেএস, ওয়াসারস্টেইন) ভিত্তিক একটি শাস্তি পদ যোগ করে পরিসংখ্যানগত ন্যায্যতা নিশ্চিত করতে।