P:
Per què és important el biaix versus la diferència per a l'aprenentatge automàtic?
R:Comprendre els termes "biaix" i "variació" en l'aprenentatge automàtic ajuda els enginyers a calibrar més completament els sistemes d'aprenentatge de màquines per tal de satisfer els seus propòsits previstos. El biaix i la variació són importants perquè ajuda a gestionar algunes de les limitacions dels projectes d'aprenentatge automàtic que determinen l'eficàcia d'un sistema determinat per a ús empresarial o d'altres finalitats.
Per explicar el biaix o la variació, és important tenir en compte que ambdós problemes poden comprometre els resultats de les dades de maneres molt diferents.
| Descàrrega gratuïta: Aprenentatge automàtic i per què és important |
El biaix es pot descriure com un problema que dóna lloc a clústers inexactes: és una situació en què l'aprenentatge automàtic pot produir molts resultats amb precisió, però pot perdre la marca en termes de precisió. Per contra, la variància és una "dispersió" de la informació: és una salvatge, una dada que mostra una gamma de resultats, alguns dels quals poden ser precisos, però molts no cauen fora d'una determinada zona de precisió per reduir el resultat global. precís i molt més "sorollós".
De fet, alguns experts que descriuen la variància expliquen que els resultats de les variants tendeixen a "seguir el soroll", on els resultats alts esbiaixats no arriben prou lluny per explorar conjunts de dades. Aquesta és una altra manera de contrastar el problema de biaix amb el problema de la variància: els experts associen el biaix amb l’adaptació adequada, on el sistema pot no ser prou flexible per incloure un conjunt de resultats òptims. Per contra, la variació seria una mena de contrari, on l'adequació fa que el sistema sigui massa fràgil i delicat per suportar un canvi dinàmic. Analitzant el biaix o la variació a través d'aquesta lentitud de complexitat, els enginyers poden pensar en com optimitzar l'ajust d'un sistema per fer-lo no massa complex, ni massa senzill, sinó prou complex.
Es tracta de dues maneres que la filosofia de biaix i diferència és útil per dissenyar sistemes d'aprenentatge de màquines. Sempre és important treballar amb el biaix de la màquina per intentar obtenir un conjunt global de resultats que siguin exactes per a l'ús al qual s'apliquen. També és important tenir en compte la variació per intentar controlar el caos o la salvatge de resultats molt dispersos o dispersos, i per combatre el soroll en qualsevol sistema.
