V:
Zakaj je pristranskost v primerjavi z variacijo pomembna za strojno učenje?
A:Razumevanje izrazov "pristranskost" in "variance" v strojnem učenju pomaga inženirjem, da v celoti umerijo sisteme strojnega učenja, da služijo svojim predvidenim namenom. Nagib v primerjavi z odstopanjem je pomemben, ker pomaga upravljati nekatere kompromise pri projektih strojnega učenja, ki določajo, kako učinkovit je lahko določen sistem za uporabo v podjetju ali druge namene.
Pri razlagi pristranskosti v primerjavi z varianto je pomembno upoštevati, da lahko obe teh vprašanj ogrožata rezultate podatkov na zelo različne načine.
| Prosti prenos: Strojno učenje in zakaj je pomembno |
Pristranskost je mogoče opisati kot težavo, ki ima za posledico napačne grozde - to je situacija, ko lahko strojno učenje z natančnostjo vrne številne rezultate, vendar zgreši oceno glede natančnosti. V nasprotju s tem je varianca "razpršitev" informacij - to je divjina, podatki, ki kažejo vrsto rezultatov, od katerih so nekateri morda natančni, vendar bodo številni izpadli izven določenega območja natančnosti, da bi skupni rezultat manjši natančno in veliko bolj "hrupno."
Dejansko nekateri strokovnjaki, ki opisujejo varianto, pojasnjujejo, da rezultati variante ponavadi "sledijo hrupu", kjer visoko pristranski rezultati ne preidejo dovolj daleč, da bi raziskovali nabore podatkov. To je še en način, da težavo pristranskosti primerjamo s problemom variacije - strokovnjaki povezujejo pristranskost s premajhno opremo, pri čemer sistem morda ni dovolj prilagodljiv, da bi vključil nabor optimalnih rezultatov. V nasprotju s tem bi bila varianta nekakšno nasprotje - če prekomerno opremljanje naredi sistem preveč krhek in občutljiv, da prenese veliko dinamičnih sprememb. Če pogledamo pristranskost in varianco skozi to kompleksnost objektiva, lahko inženirji razmišljajo o tem, kako optimizirati namestitev sistema, da ne bo preveč zapleten, ne preveč preprost, ampak ravno dovolj zapleten.
To sta dva načina, kako je filozofija pristranskosti in variance uporabna pri načrtovanju sistemov strojnega učenja. Vedno je pomembno, da sodelujete s pristranskostjo strojev, da poskušate doseči celoten nabor rezultatov, ki so natančni za uporabo, za katero so uporabljeni. Vedno je pomembno tudi preučiti različnost pri poskusu nadziranja kaosa ali divjine zelo razpršenih ali razpršenih rezultatov in obravnave hrupa v katerem koli sistemu.
