ਲਾਭ:
- ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਕਰਾਸ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਡਾਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇਸ ਨੂੰ ਖੂਹ/ਫੀਲਡ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਕਿ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਹੀ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
- ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟਰੱਸਟ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਕੈਲੀਬਰੇਟਡ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ
ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਹਰੇਕ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਥੀਮ ਹੈ: ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ "ਪੱਕੇ ਜਵਾਬ" ਨਹੀਂ ਹਨ, ਸਿਰਫ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਮਾਡਲ ਹਨ। ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਉਸ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਸਬ-ਸਰਫੇਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੁਤੰਤਰ ਸਬੂਤ ਦੇ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜਾਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੈਧ ਹੈ। ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ਵਾਸ/ਸੰਭਾਵਨਾ ਮੁੱਲ ਅਸਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪ ਅਤੇ ਛੁਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਇੱਕ ਠੋਸ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ-ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ AI ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕਿਉਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਸਰੋਤ
ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ:
- ਡੇਟਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ: ਮਾਪ ਦਾ ਰੌਲਾ, ਸੀਮਤ ਕਵਰੇਜ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀ।
- ਮਾਡਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ (ਪੌਲੀਸੈਮੀ): ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਪ-ਸਤਹੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਫਿਟਿੰਗ।
- ਢੰਗ/ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ: ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਉਲਟਾ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ।
- AI ਲਈ ਖਾਸ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ: ਮਾਡਲ ਦੀ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਰੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪਰ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਵੰਡ (ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ) ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਚਲੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦਾ ਕੰਮ ਇਸ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਮਾਪਣਾ, ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ) ਪਰ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲੁਕਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ
ਕੁਝ ਵਿਹਾਰਕ ਸਾਧਨ:
- ਐਨਸੈਂਬਲ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ੁਰੂਆਤਾਂ, ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ, ਜਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕਈ ਦੌੜਾਂ; ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਫੈਲਣਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ (ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਬਸੈੱਟ) ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਕਿੰਨਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
- ਅੰਤਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ, ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟਿੰਗ; ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।
- ਬਲਾਇੰਡ ਟੈਸਟ: ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਖੂਹ/ਫੀਲਡ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇਸਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ।
- ਸੰਭਾਵੀ ਆਉਟਪੁੱਟ: ਇੱਕ ਵੰਡ/ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਵੀ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ।
ਸੰਕੇਤ: ਜਦੋਂ AI ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪੁੱਛੋ: "ਇਸ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਕੁ ਮੂਵ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?" ਜੇਕਰ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਬਦਲਾਅ ਨਾਲ ਉਲਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਨਤੀਜਾ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ: ਕੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਸਹੀ ਹੈ?
AI ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ/ਸੰਭਾਵਨਾ (“90% ਨੁਕਸ”) ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਹ ਸੰਖਿਆ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਇਦ 60% ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "90%" ਹੈ। ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਇਸ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਅਸਲ ਨਤੀਜਾ ਦਰ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। In practice, a reliability diagram is drawn: a well-calibrated model is really 90% right when it says "90%". ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ AI ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਚੰਗੀ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਮਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਪਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; The important thing in critical decisions is that it is truly reliable when it says "95%". ਇੱਕ ਗੈਰ-ਕੈਲੀਬਰੇਟਡ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਜੋਂ ਨਾ ਵਰਤੋ।
ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ
ਮਜਬੂਤ ਤਸਦੀਕ ਲਈ: (1) ਸੁਤੰਤਰਤਾ — ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ/ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਦਖਲ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ (ਡੇਟਾ ਲੀਕੇਜ — ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ)। (2) ਬਲਾਇੰਡ ਟੈਸਟ — ਫੀਲਡ/ਖੂਹ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ। (3) ਭੌਤਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ - ਨਤੀਜਾ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਉਲਟ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। (4) ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨਯੋਗਤਾ - ਇੱਕੋ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹੀ ਨਤੀਜਾ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। (5) ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ — ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ, ਕਿਹੜਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਦੀ ਗਲਤੀ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਕਿ ਫੇਸਿਸ ਵਰਗੀਫਾਇਰ ਨੇ 94% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਜਾਂਚ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਇੱਕੋ ਖੂਹ ਦੇ ਗੁਆਂਢੀ ਨਮੂਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ (ਡੇਟਾ ਲੀਕੇਜ) ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ। ਜਦੋਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਘਟ ਕੇ 71% ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਇਹ ਸਹੀ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸੀ। ਲੀਕ ਨੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਸਲ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਦਿੱਖ ਦਿੱਤਾ.
ਕੇਸ 2 - ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ। ਇੱਕ ਫਾਲਟ ਡਿਟੈਕਟਰ ਨੇ ਇਸਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚ "95% ਵਿਸ਼ਵਾਸ" ਦਿੱਤਾ. ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਚਿੱਤਰ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ "95%" ਅੰਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ 70% ਸਹੀ ਸਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਬਣ ਗਏ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀਕਾਰਾਂ ਨੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਹ ਹਰੇਕ ਚਿੰਨ੍ਹ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਗੇ।
ਕੇਸ 3 - ਨਾਜ਼ੁਕ ਉਲਟ. A gravity model looked very convincing. ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਮੁੱਖ ਢਾਂਚਾ ਗਾਇਬ ਹੋ ਗਿਆ ਜਦੋਂ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਭਾਰ 20% ਦੁਆਰਾ ਬਦਲ ਗਿਆ: ਢਾਂਚਾ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਆਇਆ, ਪਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਚੋਣ ਤੋਂ. ਟੀਮ ਨੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ "ਘੱਟ ਵਿਸ਼ਵਾਸ" ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮਾਪ ਯੋਜਨਾ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ [ਉਲਟ / ਵਰਗੀਕਰਨ / ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ] ਨਤੀਜਾ ਹੈ. ਮੈਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਤਰੀਕਿਆਂ (ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਕਰਾਸ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅੰਨ੍ਹੇ ਟੈਸਟ) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਕਿਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ? ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਹਰੇਕ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।
2) ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂਚ:
ਮੇਰਾ AI ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ/ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਕੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। How do I test whether this score is calibrated? ਮੈਂ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਵਾਂ, "ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇ" ਜਾਂ "ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਾਵਧਾਨੀ" ਨੂੰ ਪਛਾਣਾਂ ਅਤੇ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਅਸਲ ਨਤੀਜਾ ਦਰ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਾਂ?
3) ਡਾਟਾ ਲੀਕ ਆਡਿਟ:
ਮੈਂ ਇੱਕ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ। ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣ ਦੇ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹਾਂ (ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਖੂਹ/ਫੀਲਡ ਨਮੂਨੇ)? ਮੈਂ ਖੂਹ/ਫੀਲਡ ਦੁਆਰਾ ਵਿਭਾਜਨ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਾਂ? ਮੈਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਹੀ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ?
4) ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਜਾਂਚ:
ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਉਲਟ/ਮਾਡਲ ਨਤੀਜਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਕਿੰਨਾ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ। ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਨਾਲ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਬਦਲਾਅ ਆਉਂਦਾ ਹੈ? ਮੈਂ ਕਿਵੇਂ ਫਰਕ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਢਾਂਚਾ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ/ਪ੍ਰੀਮਾਈਸ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਿਓ.
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਦੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਮੇਰੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸੱਚ ਨੰਬਰ; ਲੀਕੇਜ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਗਲਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਮਾਹਰ। ਇਨਪੁਟ: [ਕਲਾਸਫਾਇਰ N ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ]। ਟਾਸਕ: (1) ਡਾਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਚੰਗੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਵੰਡ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ; (2) ਅੰਨ੍ਹੇ ਖੂਹ ਦੀ ਜਾਂਚ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ; (3) ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰੋ; (4) ਟੈਸਟ ਕਰੋ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸੱਚ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ; ਸਧਾਰਣਕਰਨ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦੀ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ।
ਲੀਕੇਜ, ਅੰਨ੍ਹੇ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਬੇਨਤੀ ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਸਾਧਨ
ਵਾਹਨ
ਇਹ ਕੀ ਮਾਪਦਾ ਹੈ?
ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ
ਆਉਟਪੁੱਟ
ਸਮੂਹ
ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਸਾਰ
ਖਾਤੇ ਦੀ ਲਾਗਤ
ਰੇਂਜ/ਵੰਡ
ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ
ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਖੁੰਝੀ ਇਨਪੁਟ
ਨਾਜ਼ੁਕਤਾ
ਕਰਾਸ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ
ਸਧਾਰਣਕਰਨ
ਡਾਟਾ ਲੀਕ
ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
ਅੰਨ੍ਹੇ ਟੈਸਟ
ਸੁਤੰਤਰ ਸਫਲਤਾ
ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ
ਭਰੋਸਾ
ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ
ਅਸਲੀਅਤ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ
ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ
ਇਕਸਾਰ ਸੰਭਾਵਨਾ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਡਾਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ। ਇਹ ਧਾਰਮਿਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਖੂਹ/ਫੀਲਡ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕਰੋ।
- ਇਸ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। "90%" ਅਸਲ ਵਿੱਚ 90% ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।
- ਇਕਹਿਰੇ ਸੱਚ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ।
- ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੁਆਰਾ ਗੁਆਚਿਆ ਢਾਂਚਾ ਅਸਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਤੀਜਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਅਟੱਲ ਤੱਥ ਹੈ; ਕੰਮ ਇਸ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਵਿਧਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜਵਾਬ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਭੇਸ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਠੋਸ ਫਰੇਮ; ਡਾਟਾ ਲੀਕੇਜ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ, ਅੰਨ੍ਹੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ, ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ। ਅਸਪਸ਼ਟ ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਸੱਚਾਈ, ਅਤੇ ਛੁਪੀ ਹੋਈ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਭਰਮ ਹਨ। ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ ਜੋ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ AI ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਨਤੀਜਾ (ਵਰਗੀਕਰਨ, ਉਲਟ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ) ਚੁਣੋ। "ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮਾਪ ਯੋਜਨਾ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜ/ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ/ਅੰਨ੍ਹੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। ਫਿਰ "ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਆਡਿਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਟ੍ਰੇਨ-ਟੈਸਟ ਅੰਤਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਸਕੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ "ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂਚ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸਕੋਰ ਵਾਸਤਵਿਕ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਨਤੀਜਾ ਲਿਖੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ/ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨਾਲ ਮਾਪਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਖੂਹ/ਫੀਲਡ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ ਕਰਕੇ ਡਾਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਅੰਨ੍ਹੇ ਟੈਸਟ ਨਾਲ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਯਥਾਰਥ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇ ਅੰਤਰਾਲ ਨਾਲ ਨਤੀਜਾ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਵੀ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ।