एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
समान पुनर्नमूनाकरण
पूर्व-प्रसंस्करण तकनीक जो प्रशिक्षण डेटा के वितरण को अल्पसंख्यक या कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों को अधिक प्रतिनिधित्व देकर संशोधित करती है, ताकि मॉडल की भविष्यवाणियों में एल्गोरिथ्मिक अंतर को कम किया जा सके।
विपरीत संभाव्यता भारित
पूर्वाग्रह सुधार विधि जो प्रशिक्षण उदाहरणों को उनकी जनसंख्या में आवृत्ति के विपरीत समानुपाती भार निर्दिष्ट करती है, जिससे जनसांख्यिकीय समूहों के बीच असंतुलन की भरपाई होती है।
निष्पक्षता के लिए विरोधात्मक शिक्षण
एक मुख्य पूर्वानुमानक और एक प्रतिकूल का समवर्ती प्रशिक्षण जो संवेदनशील विशेषताओं की भविष्यवाणी करने का प्रयास करता है, मुख्य मॉडल को संरक्षित विशेषताओं के प्रति अपरिवर्तनीय प्रतिनिधित्व उत्पन्न करने के लिए मजबूर करता है।
भविष्यवाणियों का निष्पक्ष कैलिब्रेशन
उत्तर-प्रसंस्करण तकनीक जो भविष्यवाणी स्कोर को समायोजित करती है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि भविष्यवाणी की गई संभावनाएं विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों में देखी गई आवृत्तियों के साथ लगातार मेल खाती हों।
निष्पक्षता बाधाओं के तहत अनुकूलन
प्रशिक्षण विधि जो निष्पक्षता मेट्रिक्स पर गणितीय बाधाओं को सीधे उद्देश्य फलन में एकीकृत करती है, मॉडल अनुकूलन के दौरान निष्पक्षता मानदंडों का पालन सुनिश्चित करती है।
अनुकूलित अवसर समानता
प्रसंस्करण तकनीक जो समूहों के बीच बराबर सकारात्मक दरें सुनिश्चित करती है जबकि समग्र प्रदर्शन को अधिकतम करती है, अक्सर विशिष्ट हानि कार्यों या थ्रेशोल्ड समायोजनों के माध्यम से लागू की जाती है।
समायोजित जनसांख्यिकीय समता
सुधार विधि जो यह सुनिश्चित करती है कि सकारात्मक भविष्यवाणियां विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों के बीच उनकी आंतरिक विशेषताओं से स्वतंत्र रूप से अनुपातिक रूप से वितरित की जाती हैं।
कार्यकारणता द्वारा पूर्वाग्रह हटाना
दृष्टिकोण जो कार्यकारण ग्राफ का उपयोग करके पूर्वाग्रह पेश करने वाले कार्यकारण पथों की पहचान करता है और उन्हें निष्क्रिय करता है, केवल भविष्यवाणी कार्य के लिए प्रासंगिक संबंधों को सुरक्षित रखता है।
समूह अपरिवर्तनशीलता द्वारा सीखना
प्रशिक्षण तकनीक जो मॉडल को जनसांख्यिकीय समूहों के बीच विविधताओं के प्रति अपरिवर्तनशील प्रतिनिधित्व सीखने के लिए मजबूर करती है, जबकि मुख्य कार्य के लिए प्रासंगिक जानकारी को संरक्षित रखती है।
अनुकूली सीमाओं द्वारा पोस्ट-हॉक सुधार
प्रशिक्षण के बाद लागू की जाने वाली विधि जो प्रदर्शन मेट्रिक्स को संतुलित करने और अंतिम पूर्वानुमानों में निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए समूह द्वारा निर्णय सीमाओं को गतिशील रूप से समायोजित करती है।
पुन: भारित द्वारा विसंगति कम करना
प्रीप्रोसेसिंग तकनीक जो देखी गई वितरण और एक निष्पक्ष लक्ष्य वितरण के बीच सांख्यिकीय विचलन को कम करने के लिए प्रशिक्षण उदाहरणों के भार को फिर से गणना करती है।
निष्पक्ष फीचर मास्किंग
प्रसंस्करण रणनीति जो प्रशिक्षण के दौरान संभावित पक्षपाती विशेषताओं को चयनात्मक रूप से मास्क करती है या बदलती है ताकि मॉडल को गैर-भेदभावपूर्ण विशेषताओं पर आधारित होने के लिए मजबूर किया जा सके।
चयन पक्षपात सुधार
तकनीकों का सेट जो गैर-यादृच्छिक सैंपलिंग प्रक्रियाओं द्वारा पेश किए गए विकृतियों की पहचान करता है और उन्हें क्षतिपूर्ति करता है जो आबादी के कुछ उपसमूहों को व्यवस्थित रूप से पक्षपात करती हैं।
निष्पक्षता हमलों के प्रति मजबूत सीखना
प्रशिक्षण कार्यप्रणाली जो पूर्वविरोधी उदाहरणों को एकीकृत करती है जो पक्षपात को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिससे मॉडल की प्रतिरोधकता को उनके निष्पक्षता को बिगाड़ने के लिए डिज़ाइन किए गए हेरफेर के खिलाफ मजबूत किया जाता है।
प्रतिपक्षात्मकता द्वारा पक्षपात हटाना
तकनीक जो प्रतिपक्षात्मक उदाहरणों को उत्पन्न करती है जो संवेदनशील विशेषताओं को संशोधित करते हैं ताकि मॉडल को इन संरक्षित विशेषताओं में परिवर्तन के प्रति अपरिवर्तनशील पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सके।
इष्टतम परिवहन द्वारा वितरण संतुलन
उन्नत विधि जो इष्टतम परिवहन सिद्धांत का उपयोग करके अल्पसंख्यक समूह के डेटा वितरण को बहुसंख्यक समूह के वितरण के करीब लाने के लिए परिवर्तित करती है, जिससे प्रणालीगत पक्षपात कम होता है।
डाइवर्जेंस द्वारा निष्पक्ष नियमितीकरण
विभिन्न समूहों के पूर्वानुमान वितरण के बीच डाइवर्जेंस माप (KL, JS, वासरस्टीन) पर आधारित दंड शर्त जोड़कर सांख्यिकीय निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए एक प्रशिक्षण तकनीक।