Q:
Prečo je pre strojové učenie dôležitá zaujatosť verzus rozptyl?
A:Pochopenie výrazov „zaujatosť“ a „odchýlka“ v strojovom učení pomáha inžinierom pri úplnejšej kalibrácii systémov strojového vzdelávania s cieľom slúžiť ich zamýšľaným účelom. Zosilnenie verzus rozptyl je dôležité, pretože pomáha riadiť niektoré kompromisy v projektoch strojového učenia, ktoré určujú, ako efektívny môže byť daný systém pre podnikové použitie alebo na iné účely.
Pri vysvetľovaní zaujatosti verzus rozptyl je dôležité si uvedomiť, že obidva tieto problémy môžu ohroziť výsledky údajov veľmi odlišným spôsobom.
| Zdarma na stiahnutie: Strojové učenie a prečo na tom záleží |
Predpojatosť možno opísať ako problém, ktorý má za následok nepresné zhluky - je to situácia, keď strojové učenie môže s presnosťou vrátiť veľa výsledkov, ale z hľadiska presnosti premeškalo značku. Naopak, rozptyl je „rozptyl“ informácií - je to divočina, údaje, ktoré ukazujú rozsah výsledkov, z ktorých niektoré môžu byť presné, ale mnohé z nich budú spadať mimo určitú zónu presnosti, aby sa celkový výsledok znížil presnejšie a oveľa „hlučnejšie“.
Niektorí odborníci popisujúci rozptyl v skutočnosti vysvetľujú, že výsledky variantov majú tendenciu „nasledovať hluk“, keď vysoké skreslené výsledky nejdú dostatočne ďaleko na to, aby preskúmali súbory údajov. Toto je ďalší spôsob, ako kontrastovať so zaujatosťou s problémom rozptylu - odborníci spájajú zaujatosť s podviazaním, kde systém nemusí byť dostatočne flexibilný na to, aby obsahoval súbor optimálnych výsledkov. Naopak, rozptyl by bol akýmsi opakom - v dôsledku nadmerného prispôsobenia je systém príliš krehký a krehký na to, aby vydržal veľa dynamických zmien. Pri pohľade na skreslenie verzus rozptyl cez túto šošovku zložitosti môžu inžinieri premýšľať o tom, ako optimalizovať vybavenie systému tak, aby nebol príliš zložitý, príliš jednoduchý, ale dostatočne komplexný.
Toto sú dva spôsoby, ako je filozofia zaujatosti verzus rozptyl užitočná pri navrhovaní systémov strojového učenia. Vždy je dôležité pracovať so zaujatosťou stroja a snažiť sa získať celkovú množinu výsledkov, ktoré sú presné na použitie, na ktoré sa vzťahujú. Vždy je dôležité pozrieť sa na odchýlky v snahe ovládať chaos alebo divokosť vysoko rozptýlených alebo rozptýlených výsledkov a zaoberať sa hlukom v akomkoľvek danom systéme.
