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Question

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Answer (Detailed Solution Below)

Option 3 : Higher false-match and false-non-match rates for underrepresented groups, because additional data carrying the same skew cannot teach the model what it has never seen / अल्प-प्रतिनिधित्व वाले समूहों हेतु उच्चतर मिथ्या-मिलान और मिथ्या-अमिलान दरें, क्योंकि वही विषमता लिए अतिरिक्त डेटा मॉडल को वह नहीं सिखा सकता जो उसने कभी देखा ही नहीं

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Detailed Solution

सही उत्तर Higher false-match and false-non-match rates for underrepresented groups, because additional data carrying the same skew cannot teach the model what it has never seen / अल्प-प्रतिनिधित्व वाले समूहों हेतु उच्चतर मिथ्या-मिलान और मिथ्या-अमिलान दरें, क्योंकि वही विषमता लिए अतिरिक्त डेटा मॉडल को वह नहीं सिखा सकता जो उसने कभी देखा ही नहीं है।

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Question:

A facial-recognition system trained overwhelmingly on light-skinned male faces is deployed for crowd screening at a railway station. What failure should the forensic team expect, and why will simply feeding it MORE of the same kind of data not fix it? / हल्की त्वचा वाले पुरुष चेहरों पर अत्यधिक प्रशिक्षित चेहरा-पहचान प्रणाली रेलवे स्टेशन पर भीड़ जाँच हेतु तैनात की गई है। फोरेंसिक टीम को किस विफलता की अपेक्षा करनी चाहिए, और उसी प्रकार का और अधिक डेटा डालने से यह क्यों नहीं सुधरेगी?

1.
The system will run faster but with unchanged accuracy / प्रणाली तीव्र चलेगी पर यथार्थता अपरिवर्तित रहेगी
2.
Error rates will stay equal across all demographic groups / सभी जनसांख्यिकीय समूहों में त्रुटि दरें समान रहेंगी
3.
Higher false-match and false-non-match rates for underrepresented groups, because additional data carrying the same skew cannot teach the model what it has never seen / अल्प-प्रतिनिधित्व वाले समूहों हेतु उच्चतर मिथ्या-मिलान और मिथ्या-अमिलान दरें, क्योंकि वही विषमता लिए अतिरिक्त डेटा मॉडल को वह नहीं सिखा सकता जो उसने कभी देखा ही नहीं
4.
No effect at all, provided the camera resolution is high / कोई प्रभाव नहीं, बशर्ते कैमरा विभेदन उच्च हो

Correct Answer: Higher false-match and false-non-match rates for underrepresented groups, because additional data carrying the same skew cannot teach the model what it has never seen / अल्प-प्रतिनिधित्व वाले समूहों हेतु उच्चतर मिथ्या-मिलान और मिथ्या-अमिलान दरें, क्योंकि वही विषमता लिए अतिरिक्त डेटा मॉडल को वह नहीं सिखा सकता जो उसने कभी देखा ही नहीं

Training-data bias is a coverage problem, not a volume problem: a model can only learn the variation present in its training set, so underrepresented groups suffer systematically worse error rates, and more identically-skewed data merely reinforces the skew. / प्रशिक्षण-डेटा पक्षपात व्याप्ति की समस्या है, आयतन की नहीं: मॉडल केवल अपने प्रशिक्षण समुच्चय में विद्यमान विचरण सीख सकता है, अतः अल्प-प्रतिनिधित्व वाले समूह व्यवस्थिततः बदतर त्रुटि दरें झेलते हैं, और उसी विषमता वाला अधिक डेटा केवल विषमता को प्रबल करता है। High resolution cannot compensate for missing demographic coverage. / उच्च विभेदन अनुपस्थित जनसांख्यिकीय व्याप्ति की क्षतिपूर्ति नहीं कर सकता।

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