K:
Miért fontos az elfogultság és a variancia a gépi tanuláshoz?
A:A "elfogultság" és a "variancia" kifejezések megértése a gépi tanulásban segít a mérnököknek a gépi tanulási rendszerek teljesebb kalibrálásában a tervezett célok teljesítése érdekében. A torzítás és a variancia azért fontos, mert elősegíti a gépi tanulási projektek bizonyos kompromisszumainak kezelését, amelyek meghatározzák, hogy egy adott rendszer mennyire hatékony lehet vállalati használatra vagy más célokra.
A torzítás és a variancia magyarázatánál fontos megjegyezni, hogy mindkét kérdés nagyon eltérő módon veszélyeztetheti az adatok eredményét.
| Ingyenes letöltés: Gépi tanulás és miért számít? |
Az elfogultság olyan problémaként írható le, amely pontatlan klasztereket eredményez - olyan helyzet, amikor a gépi tanulás sok eredményt eredményez pontossággal, de pontosság szempontjából hiányzik a jelölésből. Ezzel szemben a variancia az információ "szétszóródása" - ez egy vadosság, olyan adat, amely eredmények széles skáláját mutatja, amelyek közül néhány lehet pontos, ám amelyek közül sok egy adott pontossághatáron kívül esik, hogy a teljes eredmény kevesebb legyen pontos és még sokkal "zajosabb".
Valójában néhány varianciát leíró szakértő kifejti, hogy a variánsok eredményei "követik a zajt", ahol a magas torzítású eredmények nem haladják meg az adatkészletek feltárását. Ez egy másik módja annak, hogy szemben tartsuk a torzítás és a variancia problémát - a szakértők az torzítást az alulépítéssel társítják, ahol a rendszer lehet, hogy nem elég rugalmas ahhoz, hogy optimális eredményt tartalmazzon. Ezzel szemben a szórás egyfajta ellentéte lenne - ahol a túlfűtés miatt a rendszer túl törékeny és érzékeny, hogy ellenálljon a sok dinamikus változásnak. A komplexitás lencséjén keresztüli torzítás és variancia szempontjából a mérnökök gondolkodhatnak azon, hogyan lehetne optimalizálni egy rendszer illesztését, hogy ez ne legyen túl bonyolult, nem túl egyszerű, de éppen elég összetett.
Kétféle módon lehet hasznos az elfogultság és a variancia filozófiája a gépi tanulási rendszerek tervezésében. Mindig fontos a gépi torzításokkal foglalkozni, hogy megpróbáljunk olyan átfogó eredményt kapni, amely pontos a felhasználáshoz. A nagyon szétszórt vagy szétszórt eredmények káoszának vagy vadságának ellenőrzéséhez és a zaj kezeléséhez az adott rendszerben mindig is fontos a variancia figyelembevétele.
