ML-For-Beginners/translations/bn/1-Introduction/3-fairness/README.md

<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "9a6b702d1437c0467e3c5c28d763dac2",
  "translation_date": "2025-09-04T21:06:45+00:00",
  "source_file": "1-Introduction/3-fairness/README.md",
  "language_code": "bn"
}
-->
# দায়িত্বশীল AI দিয়ে মেশিন লার্নিং সমাধান তৈরি করা

![মেশিন লার্নিং-এ দায়িত্বশীল AI-এর সারাংশ একটি স্কেচনোটে](../../../../sketchnotes/ml-fairness.png)
> স্কেচনোট: [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)

## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)

## ভূমিকা

এই পাঠ্যক্রমে, আপনি শিখতে শুরু করবেন কীভাবে মেশিন লার্নিং আমাদের দৈনন্দিন জীবনে প্রভাব ফেলছে। এমনকি এখন, সিস্টেম এবং মডেলগুলি স্বাস্থ্যসেবা নির্ণয়, ঋণ অনুমোদন বা প্রতারণা সনাক্তকরণের মতো দৈনন্দিন সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাজে জড়িত। তাই, এটি গুরুত্বপূর্ণ যে এই মডেলগুলি এমন ফলাফল প্রদান করে যা বিশ্বাসযোগ্য। যেকোনো সফটওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনের মতো, AI সিস্টেমগুলি প্রত্যাশা পূরণে ব্যর্থ হতে পারে বা অনাকাঙ্ক্ষিত ফলাফল দিতে পারে। এজন্য AI মডেলের আচরণ বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

কল্পনা করুন, আপনি যখন এই মডেলগুলি তৈরি করতে ব্যবহৃত ডেটাতে নির্দিষ্ট জনসংখ্যার অভাব থাকে, যেমন জাতি, লিঙ্গ, রাজনৈতিক মতামত, ধর্ম, বা অসমভাবে প্রতিনিধিত্ব করা হয়। যদি মডেলের আউটপুট কিছু জনসংখ্যাকে প্রাধান্য দেয়, তাহলে এর ফলাফল কী হতে পারে? এছাড়াও, যদি মডেলটি ক্ষতিকর ফলাফল দেয় এবং মানুষের জন্য ক্ষতিকর হয়, তাহলে এর জন্য কে দায়ী? এই পাঠ্যক্রমে আমরা এই প্রশ্নগুলো নিয়ে আলোচনা করব।

এই পাঠে আপনি:

- মেশিন লার্নিং-এ ন্যায্যতার গুরুত্ব এবং ন্যায্যতা-সম্পর্কিত ক্ষতির বিষয়ে সচেতনতা বৃদ্ধি করবেন।
- আউটলায়ার এবং অস্বাভাবিক পরিস্থিতি অন্বেষণের অনুশীলনে পরিচিত হবেন যাতে নির্ভরযোগ্যতা এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করা যায়।
- সবাইকে ক্ষমতায়িত করার জন্য অন্তর্ভুক্তিমূলক সিস্টেম ডিজাইনের প্রয়োজনীয়তা বুঝবেন।
- ডেটা এবং মানুষের গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা রক্ষার গুরুত্ব অন্বেষণ করবেন।
- AI মডেলের আচরণ ব্যাখ্যা করার জন্য একটি স্বচ্ছ পদ্ধতির গুরুত্ব দেখবেন।
- AI সিস্টেমে বিশ্বাস তৈরি করতে দায়বদ্ধতার গুরুত্ব সম্পর্কে সচেতন হবেন।

## পূর্বশর্ত

পূর্বশর্ত হিসেবে, "Responsible AI Principles" শেখার পথটি গ্রহণ করুন এবং নিচের ভিডিওটি দেখুন:

[Responsible AI শেখার পথ](https://docs.microsoft.com/learn/modules/responsible-ai-principles/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)

[![Microsoft's Approach to Responsible AI](https://img.youtube.com/vi/dnC8-uUZXSc/0.jpg)](https://youtu.be/dnC8-uUZXSc "Microsoft's Approach to Responsible AI")

> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন: Microsoft's Approach to Responsible AI

## ন্যায্যতা

AI সিস্টেমগুলোকে সবার প্রতি ন্যায্য আচরণ করতে হবে এবং একই ধরনের গোষ্ঠীর মানুষের প্রতি ভিন্নভাবে প্রভাব না ফেলতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, যখন AI সিস্টেমগুলো চিকিৎসা, ঋণ আবেদন বা চাকরির ক্ষেত্রে নির্দেশনা প্রদান করে, তখন একই উপসর্গ, আর্থিক পরিস্থিতি বা পেশাগত যোগ্যতা থাকা সবার জন্য একই সুপারিশ করা উচিত। আমাদের প্রত্যেকের মধ্যে এমন উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পক্ষপাত রয়েছে যা আমাদের সিদ্ধান্ত এবং কর্মে প্রভাব ফেলে। এই পক্ষপাতগুলো আমরা AI সিস্টেম প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটাতে দেখতে পাই। কখনও কখনও এই ধরনের প্রভাব অনিচ্ছাকৃতভাবে ঘটে। ডেটাতে পক্ষপাত যুক্ত করার সময় সচেতনভাবে তা জানা প্রায়ই কঠিন।

**“অন্যায্যতা”** বলতে একটি গোষ্ঠীর জন্য নেতিবাচক প্রভাব বা “ক্ষতি” বোঝায়, যেমন জাতি, লিঙ্গ, বয়স বা অক্ষমতার ভিত্তিতে সংজ্ঞায়িত। ন্যায্যতা-সম্পর্কিত প্রধান ক্ষতিগুলোকে নিম্নরূপ শ্রেণীবদ্ধ করা যায়:

- **বণ্টন**, যদি একটি লিঙ্গ বা জাতি অন্যটির তুলনায় প্রাধান্য পায়।
- **সেবার গুণমান**। যদি আপনি একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতির জন্য ডেটা প্রশিক্ষণ করেন কিন্তু বাস্তবতা অনেক বেশি জটিল হয়, তাহলে এটি একটি দুর্বল সেবার দিকে নিয়ে যায়। উদাহরণস্বরূপ, একটি হাত ধোয়ার সাবান ডিসপেনসার যা গাঢ় ত্বকের মানুষের উপস্থিতি সনাক্ত করতে পারে না। [রেফারেন্স](https://gizmodo.com/why-cant-this-soap-dispenser-identify-dark-skin-1797931773)
- **অপমান**। অন্যায়ভাবে সমালোচনা করা বা কিছু বা কাউকে লেবেল দেওয়া। উদাহরণস্বরূপ, একটি ইমেজ লেবেলিং প্রযুক্তি কালো ত্বকের মানুষের ছবি ভুলভাবে গরিলা হিসেবে চিহ্নিত করেছিল।
- **অতিরিক্ত বা কম প্রতিনিধিত্ব**। ধারণাটি হলো একটি নির্দিষ্ট গোষ্ঠীকে একটি নির্দিষ্ট পেশায় দেখা যায় না, এবং যে কোনো সেবা বা কার্যক্রম যা এটি প্রচার করে তা ক্ষতির দিকে অবদান রাখে।
- **স্টেরিওটাইপিং**। একটি নির্দিষ্ট গোষ্ঠীকে পূর্বনির্ধারিত বৈশিষ্ট্যের সাথে যুক্ত করা। উদাহরণস্বরূপ, ইংরেজি এবং তুর্কি ভাষার মধ্যে একটি ভাষা অনুবাদ সিস্টেমে লিঙ্গ-সম্পর্কিত স্টেরিওটাইপের কারণে ভুল হতে পারে।

![তুর্কিতে অনুবাদ](../../../../1-Introduction/3-fairness/images/gender-bias-translate-en-tr.png)
> তুর্কিতে অনুবাদ

![ইংরেজিতে ফিরে অনুবাদ](../../../../1-Introduction/3-fairness/images/gender-bias-translate-tr-en.png)
> ইংরেজিতে ফিরে অনুবাদ

AI সিস্টেম ডিজাইন এবং পরীক্ষা করার সময়, আমাদের নিশ্চিত করতে হবে যে AI ন্যায্য এবং পক্ষপাতমূলক বা বৈষম্যমূলক সিদ্ধান্ত নিতে প্রোগ্রাম করা হয়নি, যা মানুষের জন্যও নিষিদ্ধ। AI এবং মেশিন লার্নিং-এ ন্যায্যতা নিশ্চিত করা একটি জটিল সামাজিক-প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ।

### নির্ভরযোগ্যতা এবং নিরাপত্তা

বিশ্বাস তৈরি করতে, AI সিস্টেমগুলোকে স্বাভাবিক এবং অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতিতে নির্ভরযোগ্য, নিরাপদ এবং ধারাবাহিক হতে হবে। বিভিন্ন পরিস্থিতিতে AI সিস্টেমের আচরণ কেমন হবে তা জানা গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষত যখন তারা অস্বাভাবিক পরিস্থিতিতে থাকে। AI সমাধান তৈরি করার সময়, AI সমাধানগুলো যে বিভিন্ন পরিস্থিতির সম্মুখীন হতে পারে তা পরিচালনা করার জন্য যথেষ্ট মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্বয়ংচালিত গাড়িকে মানুষের নিরাপত্তাকে সর্বোচ্চ অগ্রাধিকার দিতে হবে। ফলস্বরূপ, গাড়ির AI-কে রাত, বজ্রঝড় বা তুষারঝড়, রাস্তা পার হওয়া শিশু, পোষা প্রাণী, রাস্তা নির্মাণ ইত্যাদির মতো সমস্ত সম্ভাব্য পরিস্থিতি বিবেচনা করতে হবে। একটি AI সিস্টেম কতটা ভালোভাবে বিভিন্ন পরিস্থিতি নির্ভরযোগ্য এবং নিরাপদভাবে পরিচালনা করতে পারে তা ডেটা বিজ্ঞানী বা AI ডেভেলপার ডিজাইন বা পরীক্ষার সময় কতটা প্রত্যাশা করেছেন তা প্রতিফলিত করে।

> [🎥 এখানে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: ](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vvIl)

### অন্তর্ভুক্তিমূলকতা

AI সিস্টেমগুলোকে এমনভাবে ডিজাইন করা উচিত যাতে সবার অংশগ্রহণ এবং ক্ষমতায়ন নিশ্চিত হয়। AI সিস্টেম ডিজাইন এবং বাস্তবায়নের সময়, ডেটা বিজ্ঞানী এবং AI ডেভেলপাররা সিস্টেমে সম্ভাব্য বাধাগুলো চিহ্নিত করেন এবং সমাধান করেন যা অনিচ্ছাকৃতভাবে মানুষকে বাদ দিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বিশ্বে ১ বিলিয়ন প্রতিবন্ধী মানুষ রয়েছে। AI-এর অগ্রগতির মাধ্যমে, তারা তাদের দৈনন্দিন জীবনে আরও সহজে তথ্য এবং সুযোগগুলোতে প্রবেশ করতে পারে। বাধাগুলো দূর করার মাধ্যমে, এটি উদ্ভাবনের সুযোগ তৈরি করে এবং সবার জন্য আরও ভালো অভিজ্ঞতা সহ AI পণ্য তৈরি করে।

> [🎥 এখানে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: AI-তে অন্তর্ভুক্তিমূলকতা](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vl9v)

### নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা

AI সিস্টেমগুলোকে নিরাপদ হতে হবে এবং মানুষের গোপনীয়তার প্রতি সম্মান দেখাতে হবে। এমন সিস্টেমে মানুষের কম বিশ্বাস থাকে যা তাদের গোপনীয়তা, তথ্য বা জীবনকে ঝুঁকিতে ফেলে। মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের সময়, আমরা সেরা ফলাফল পেতে ডেটার উপর নির্ভর করি। এটি করার সময়, ডেটার উৎস এবং অখণ্ডতা বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, ডেটা কি ব্যবহারকারী জমা দিয়েছে নাকি এটি সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ? পরবর্তী ধাপে, ডেটার সাথে কাজ করার সময়, এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে AI সিস্টেমগুলো গোপনীয় তথ্য রক্ষা করতে এবং আক্রমণ প্রতিরোধ করতে সক্ষম। AI আরও ব্যাপক হওয়ার সাথে সাথে গোপনীয়তা রক্ষা এবং গুরুত্বপূর্ণ ব্যক্তিগত এবং ব্যবসায়িক তথ্য সুরক্ষিত করা আরও গুরুত্বপূর্ণ এবং জটিল হয়ে উঠছে। গোপনীয়তা এবং ডেটা নিরাপত্তার বিষয়গুলো AI-এর জন্য বিশেষভাবে ঘনিষ্ঠ মনোযোগ প্রয়োজন কারণ ডেটার অ্যাক্সেস AI সিস্টেমগুলোকে মানুষের সম্পর্কে সঠিক এবং তথ্যপূর্ণ পূর্বাভাস এবং সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে।

> [🎥 এখানে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: AI-তে নিরাপত্তা](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)

- শিল্প হিসেবে আমরা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তায় উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করেছি, যা GDPR (General Data Protection Regulation)-এর মতো নিয়ম দ্বারা উল্লেখযোগ্যভাবে চালিত হয়েছে।
- তবে AI সিস্টেমের ক্ষেত্রে আমাদের স্বীকার করতে হবে যে ব্যক্তিগত ডেটার প্রয়োজনীয়তা এবং গোপনীয়তার মধ্যে একটি টানাপোড়েন রয়েছে।
- ইন্টারনেটের সাথে সংযুক্ত কম্পিউটারের জন্মের মতো, আমরা AI-সম্পর্কিত নিরাপত্তা সমস্যার সংখ্যায়ও একটি বড় বৃদ্ধি দেখছি।
- একই সময়ে, আমরা AI ব্যবহার করে নিরাপত্তা উন্নত করতে দেখেছি। উদাহরণস্বরূপ, আজকের বেশিরভাগ আধুনিক অ্যান্টি-ভাইরাস স্ক্যানার AI হিউরিস্টিক দ্বারা চালিত।
- আমাদের নিশ্চিত করতে হবে যে আমাদের ডেটা সায়েন্স প্রক্রিয়াগুলো সর্বশেষ গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা অনুশীলনের সাথে সুরেলা ভাবে মিশে যায়।

### স্বচ্ছতা

AI সিস্টেমগুলোকে বোঝার মতো হতে হবে। স্বচ্ছতার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হলো AI সিস্টেম এবং এর উপাদানগুলোর আচরণ ব্যাখ্যা করা। AI সিস্টেমের বোঝাপড়া উন্নত করতে, স্টেকহোল্ডারদের বুঝতে হবে কীভাবে এবং কেন তারা কাজ করে যাতে তারা সম্ভাব্য কর্মক্ষমতা সমস্যা, নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা উদ্বেগ, পক্ষপাত, বাদ দেওয়ার অনুশীলন বা অনিচ্ছাকৃত ফলাফল চিহ্নিত করতে পারে। আমরা বিশ্বাস করি যে যারা AI সিস্টেম ব্যবহার করেন তাদের উচিত সেগুলো কখন, কেন এবং কীভাবে ব্যবহার করা হয় তা সম্পর্কে সৎ এবং খোলামেলা হওয়া। সেইসাথে তারা যে সিস্টেমগুলো ব্যবহার করেন তার সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ব্যাংক তার ভোক্তা ঋণ সিদ্ধান্তে সহায়তা করার জন্য একটি AI সিস্টেম ব্যবহার করে, তাহলে ফলাফলগুলো পরীক্ষা করা এবং কোন ডেটা সিস্টেমের সুপারিশকে প্রভাবিত করে তা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। সরকার বিভিন্ন শিল্পে AI নিয়ন্ত্রণ করতে শুরু করেছে, তাই ডেটা বিজ্ঞানী এবং সংস্থাগুলোকে ব্যাখ্যা করতে হবে যে একটি AI সিস্টেম নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে কিনা, বিশেষত যখন একটি অনাকাঙ্ক্ষিত ফলাফল ঘটে।

> [🎥 এখানে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: AI-তে স্বচ্ছতা](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)

- AI সিস্টেমগুলো এতটাই জটিল যে সেগুলো কীভাবে কাজ করে এবং ফলাফলগুলো ব্যাখ্যা করা কঠিন।
- এই বোঝার অভাব সিস্টেমগুলো কীভাবে পরিচালিত, কার্যকরী এবং নথিভুক্ত হয় তা প্রভাবিত করে।
- এই বোঝার অভাব আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে সিস্টেমগুলো যে ফলাফল তৈরি করে তা ব্যবহার করে নেওয়া সিদ্ধান্তগুলোকে প্রভাবিত করে।

### দায়িত্বশীলতা

AI সিস্টেম ডিজাইন এবং মোতায়েনকারী ব্যক্তিদের তাদের সিস্টেমের কার্যক্রমের জন্য দায়িত্বশীল হতে হবে। দায়িত্বশীলতার প্রয়োজনীয়তা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ সংবেদনশীল প্রযুক্তি যেমন মুখের স্বীকৃতির ক্ষেত্রে। সম্প্রতি, মুখের স্বীকৃতি প্রযুক্তির জন্য একটি ক্রমবর্ধমান চাহিদা রয়েছে, বিশেষত আইন প্রয়োগকারী সংস্থাগুলোর কাছ থেকে যারা নিখোঁজ শিশুদের খুঁজে বের করার মতো ব্যবহারগুলোতে প্রযুক্তির সম্ভাবনা দেখছেন। তবে, এই প্রযুক্তিগুলো একটি সরকার তার নাগরিকদের মৌলিক স্বাধীনতাকে ঝুঁকিতে ফেলতে ব্যবহার করতে পারে, যেমন নির্দিষ্ট ব্যক্তিদের ক্রমাগত নজরদারি সক্ষম করা। তাই, ডেটা বিজ্ঞানী এবং সংস্থাগুলোকে তাদের AI সিস্টেমের ব্যক্তিগত বা সামাজিক প্রভাবের জন্য দায়িত্বশীল হতে হবে।

[![AI গবেষকের সতর্কবার্তা: মুখের স্বীকৃতির মাধ্যমে ব্যাপক নজরদারি](../../../../1-Introduction/3-fairness/images/accountability.png)](https://www.youtube.com/watch?v=Wldt8P5V6D0 "Microsoft's Approach to Responsible AI")

> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: মুখের স্বীকৃতির মাধ্যমে ব্যাপক নজরদারি সম্পর্কে সতর্কবার্তা

অবশেষে, আমাদের প্রজন্মের জন্য সবচেয়ে বড় প্রশ্নগুলোর একটি হলো, প্রথম প্রজন্ম হিসেবে যারা AI সমাজে নিয়ে আসছে, কীভাবে নিশ্চিত করা যায় যে কম্পিউটারগুলো মানুষের কাছে দায়বদ্ধ থাকবে এবং যারা কম্পিউটার ডিজাইন করেন তারা সবার কাছে দায়বদ্ধ থাকবেন।

## প্রভাব মূল্যায়ন

মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের আগে, AI সিস্টেমের উদ্দেশ্য, এর পরিকল্পিত ব্যবহার, এটি কোথায় মোতায়েন করা হবে এবং কারা সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করবে তা বুঝতে একটি প্রভাব মূল্যায়ন পরিচালনা করা গুরুত্বপূর্ণ। এটি পর্যালোচক বা পরীক্ষকদের জন্য সহায়ক যারা সিস্টেমটি মূল্যায়ন করছেন, যাতে সম্ভাব্য ঝুঁকি এবং প্রত্যাশিত পরিণতি চিহ্নিত করার সময় কোন বিষয়গুলো বিবেচনা করতে হবে তা জানা যায়।

প্রভাব মূল্যায়ন পরিচালনার সময় নিম্নলিখিত বিষয়গুলোতে মনোযোগ দেওয়া হয়:

* **ব্যক্তিদের উপর নেতিবাচক প্রভাব**। কোনো সীমাবদ্ধতা বা প্রয়োজনীয়তা, অসমর্থিত ব্যবহার বা সিস্টেমের কর্মক্ষমতাকে বাধাগ্রস্ত করে এমন কোনো পরিচিত সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সচেতন হওয়া গুরুত্বপূর্ণ যাতে সিস্টেমটি এমনভাবে ব্যবহার না করা হয় যা ব্যক্তিদের ক্ষতি করতে পারে।
* **ডেটার প্রয়োজনীয়তা**। সিস্টেমটি কীভাবে এবং কোথায় ডেটা ব্যবহার করবে তা বোঝা পর্যালোচকদের ডেটার প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে সচেতন হতে সহায়তা করে (যেমন GDPR বা HIPPA ডেটা নিয়মাবলী)। এছাড়াও, ডেটার উৎস বা পরিমাণ প্রশিক্ষণের জন্য যথেষ্ট কিনা তা পরীক্ষা করুন।
* **প্রভাবের সারাংশ**। সিস্টেম ব্যবহার থেকে উদ্ভূত সম্ভাব্য ক্ষতির একটি তালিকা সংগ্রহ করুন। ML লাইফসাইকেল জুড়ে, চিহ্নিত সমস্যাগুলো সমাধান করা হয়েছে কিনা তা পর্যালোচনা করুন।
* **প্রতিটি ছয়টি মূল নীতির জন্য প্রযোজ্য লক্ষ্য**। প্রতিটি নীতির লক্ষ্যগুলো পূরণ হয়েছে কিনা এবং কোনো ফাঁক রয়েছে কিনা তা মূল্যায়ন করুন।

## দায়িত্বশীল AI দিয়ে ডিবাগিং

একটি সফটওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন ডিবাগ করার মতো, একটি AI সিস্টেম ডিবাগ করা একটি প্রয়োজনীয় প্রক্রিয়া যা সিস্টেমে সমস্যাগুলো চিহ্নিত এবং সমাধান করে। অনেক কারণ রয়েছে যা একটি মডেলের প্রত্যাশিত বা দায়িত্বশীলভাবে কাজ না করার ক্ষেত্রে প্রভাব ফেলতে পারে। বেশিরভাগ ঐতিহ্যবাহী মডেল কর্মক্ষমতা মেট্রিকগুলো একটি মডেলের কর্মক্ষমতার পরিমাণগত সামগ্রিক মান, যা দায়িত্বশীল AI নীতিগুলো লঙ্ঘন করে কীভাবে একটি মডেল বিশ্লেষণ করা যায় তা যথেষ্ট নয়। তদ্ব্যতীত, একটি মেশিন লার্নিং মডেল একটি ব্ল্যাক বক্স যা এর ফলাফল চালিত করে কী তা বোঝা বা যখন এটি ভুল করে তখন ব্যাখ্যা প্রদান করা কঠিন করে তোলে। এই কোর্সের পরে, আমরা শিখব কীভাবে দায়িত্বশীল AI ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করে AI সিস্টেম ডিবাগ করতে হয়। ড্যাশবোর্ডটি ডেটা বিজ্ঞানী এবং AI ডেভেলপারদের জন্য একটি সামগ্রিক টুল প্রদান করে যা নিম্নলিখিত কাজগুলো সম্পাদন করতে সহায়তা করে:

* **ত্রুটি বিশ্লেষণ**। মডেলের ত্রুটির বিতরণ চিহ্নিত করতে যা সিস্টেমের ন্যায্যতা বা নির্ভরযোগ্যতাকে প্রভাবিত করতে পারে।
* **মডেলের ওভারভিউ**। মডেলের কর্মক্ষমতায় ডেটা কোহর্টগুলোর মধ্যে কোথায় বৈষম্য রয়েছে তা আবিষ্কার করতে।
* **ডেটা বিশ
এই কর্মশালাটি দেখুন আরও গভীরভাবে বিষয়গুলো বোঝার জন্য:

- দায়িত্বশীল AI-এর সন্ধানে: নীতিগুলোকে বাস্তবে রূপ দেওয়ার উপায়, উপস্থাপনায় বেসমিরা নুশি, মেহরনুশ সামেকি এবং অমিত শর্মা

[![দায়িত্বশীল AI টুলবক্স: দায়িত্বশীল AI তৈরির জন্য একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক](https://img.youtube.com/vi/tGgJCrA-MZU/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=tGgJCrA-MZU "RAI টুলবক্স: দায়িত্বশীল AI তৈরির জন্য একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক")

> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: RAI টুলবক্স - দায়িত্বশীল AI তৈরির জন্য একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক, উপস্থাপনায় বেসমিরা নুশি, মেহরনুশ সামেকি এবং অমিত শর্মা

এছাড়াও পড়ুন:

- মাইক্রোসফটের RAI রিসোর্স সেন্টার: [দায়িত্বশীল AI রিসোর্স – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4)

- মাইক্রোসফটের FATE গবেষণা দল: [FATE: AI-তে ন্যায্যতা, জবাবদিহিতা, স্বচ্ছতা এবং নৈতিকতা - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/)

RAI টুলবক্স:

- [দায়িত্বশীল AI টুলবক্স GitHub রিপোজিটরি](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox)

Azure Machine Learning-এর ন্যায্যতা নিশ্চিত করার টুলগুলো সম্পর্কে জানুন:

- [Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-fairness-ml?WT.mc_id=academic-77952-leestott)

## অ্যাসাইনমেন্ট

[RAI টুলবক্স অন্বেষণ করুন](assignment.md)

---

**অস্বীকৃতি**:  
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।