Adversarial De-biasing

Adversarial De-biasing হলো এমন একটি আধুনিক কৌশল, যা মেশিন লার্নিং মডেল থেকে পক্ষপাত বা bias কমানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। সাধারণত, মেশিন লার্নিং মডেল যখন বাস্তব জীবনের তথ্য নিয়ে কাজ করে, তখন অনেক সময় সেই তথ্যের মধ্যে অজান্তেই কিছু পক্ষপাত (bias) থেকে যায়। ধরুন, একটি মডেল চাকরি দেওয়ার সিদ্ধান্ত নিচ্ছে, তাহলে সেটি হয়তো কোনো নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর কিংবা দলের ব্যক্তির প্রতি বেশি সুবিধা দেখাতে পারে। এই ধরনের সমস্যা সমাধানের জন্যই Adversarial De-biasing ব্যবহৃত হয়।

এখানে দুটি মডেল একসঙ্গে কাজ করে — একদিকে থাকে প্রেডিক্টর মডেল, যেটি মূল কাজ করে যেমন ফলাফল বা সিদ্ধান্ত নেওয়া, এবং অন্যদিকে থাকে অ্যাডভার্সারিয়াল মডেল, যার কাজ হলো সেই প্রেডিক্টর মডেলটি পক্ষপাত (bias) দেখাচ্ছে কিনা তা ধরা। এই দুটি মডেল এমনভাবে একে অপরের বিপরীতে কাজ করে যেন মডেলটি ধীরে ধীরে পক্ষপাত (bias) কমাতে শেখে। প্রশিক্ষণের সময় প্রেডিক্টর মডেল চেষ্টা করে সঠিক ফলাফল দিতে, এবং অ্যাডভার্সারিয়াল মডেল চেষ্টা করে বের করতে যে এই ফলাফলের মধ্যে কোনও ধরনের পক্ষপাত আছে কিনা।

তারপর গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট নামক একটি গণিতভিত্তিক কৌশল ব্যবহার করে মডেলের ভিতরের গাণিতিক মানগুলো এমনভাবে আপডেট করা হয়, যাতে মডেলটি ধীরে ধীরে পক্ষপাত (bias) কমিয়ে আরও নিরপেক্ষ সিদ্ধান্ত নিতে পারে। সবশেষে, রেগুলারাইজেশন বা কিছু নিয়ম প্রয়োগ করা হয় যাতে মডেলটি পক্ষপাত কমানোর পাশাপাশি যেন সঠিক সিদ্ধান্তও নিতে পারে। কারণ, মডেল যেন পক্ষপাত কমাতে গিয়ে ভুল সিদ্ধান্ত না নিয়ে ফেলে, সেই ব্যালান্সটাও ঠিক রাখা খুব জরুরি।

সব মিলিয়ে, Adversarial De-biasing হলো এমন একটি দক্ষ কৌশল, যা মডেলকে শেখায় কিভাবে পক্ষপাত (bias) কমিয়ে ন্যায়সঙ্গত ও সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে হয়। এটি এমন এক ধরনের যুদ্ধ, যেখানে প্রেডিক্টর মডেল এবং অ্যাডভার্সারিয়াল মডেল একে অপরের সঙ্গে লড়ে যায়, আর সেই যুদ্ধের ফলাফল হলো একটি নিরপেক্ষ এবং বিশ্বস্ত মডেল।

✍️Mejbah Ahammad | COO - Software Intelligence | Intelligence Academy