সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
জবাবদিহিতা মানে একটি AI সিস্টেমের প্রভাবের জন্য দায়বদ্ধতা। জবাবদিহিতার মধ্যে সাধারণত স্বচ্ছতা জড়িত থাকে, বা সিস্টেম আচরণ এবং সাংগঠনিক প্রক্রিয়া সম্পর্কে তথ্য ভাগ করে নেওয়া, যার মধ্যে মডেল এবং ডেটাসেটগুলি কীভাবে তৈরি, প্রশিক্ষিত এবং মূল্যায়ন করা হয়েছিল তা নথিভুক্ত করা এবং ভাগ করা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। নিম্নলিখিত সাইটগুলি জবাবদিহিতার ডকুমেন্টেশনের দুটি মূল্যবান মোড ব্যাখ্যা করে:
জবাবদিহিতার আরেকটি মাত্রা হল ব্যাখ্যাযোগ্যতা , যার মধ্যে ML মডেলের সিদ্ধান্তগুলি বোঝার সাথে জড়িত, যেখানে মানুষ এমন বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম হয় যা একটি ভবিষ্যদ্বাণীর দিকে নিয়ে যায়। তদুপরি, ব্যাখ্যাযোগ্যতা হল একটি মডেলের স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্তগুলি মানুষের বোঝার উপায়ে ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা।
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],["2025-07-29 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[]]
