Q:
Mengapa bias berbanding varians penting untuk pembelajaran mesin?
A:Memahami istilah "berat sebelah" dan "varians" dalam pembelajaran mesin membantu para jurutera untuk mengkaji semula sistem pembelajaran mesin yang lebih sempurna untuk memenuhi keperluan mereka. Bias versus varians adalah penting kerana ia membantu menguruskan sesetengah trade-off dalam projek-projek pembelajaran mesin yang menentukan keberkesanan sistem tertentu untuk kegunaan perusahaan atau tujuan lain.
Dalam menjelaskan bias berbanding varians, penting untuk dicatat bahawa kedua-dua isu ini dapat menjejaskan hasil data dengan cara yang sangat berbeza.
| Muat turun Percuma: Pembelajaran Mesin dan Mengapakah Ia Penting |
Bias boleh digambarkan sebagai masalah yang mengakibatkan klas tidak akurat - keadaan di mana pembelajaran mesin boleh mengembalikan banyak keputusan dengan ketepatan, tetapi ketinggalan tanda dari segi ketepatan. Sebaliknya, varians adalah "penyebaran" maklumat - ia adalah kegelinciran, data yang menunjukkan pelbagai keputusan, beberapa di antaranya mungkin tepat, tetapi kebanyakannya akan berada di luar zon ketepatan tertentu untuk membuat keputusan keseluruhan kurang tepat dan lebih "bising."
Malah, sesetengah pakar yang menerangkan varians menjelaskan bahawa keputusan variasi cenderung "mengikuti bunyi bising, " di mana keputusan berat sebelah tinggi tidak cukup jauh untuk meneroka set data. Ini adalah satu lagi cara untuk membezakan masalah berat sebelah dengan masalah varians - pakar mengaitkan berat sebelah dengan kurang, di mana sistem mungkin tidak cukup fleksibel untuk memasukkan satu set hasil optimum. Sebaliknya, varians akan menjadi sebaliknya - di mana overfitting membuat sistem terlalu rapuh dan halus untuk menahan banyak perubahan dinamik. Dengan melihat bias berbanding varians melalui kerumitan lensa ini, para jurutera boleh memikirkan cara mengoptimumkan pemasangan sistem supaya tidak terlalu rumit, tidak terlalu mudah, tetapi cukup rumit.
Ini adalah dua cara yang falsafah bias berbanding varians berguna dalam merancang sistem pembelajaran mesin. Selalunya penting untuk bekerja dengan berat sebelah mesin untuk cuba mendapatkan set keseluruhan keputusan yang tepat untuk kegunaan yang digunakan. Ia juga penting untuk melihat varians dalam usaha untuk mengawal kekacauan atau keganasan hasil yang sangat bertaburan atau tersebar, dan menangani kebisingan dalam mana-mana sistem yang diberikan.
