P:
Zašto je pristranost prema varijanci važna za strojno učenje?
A:Razumijevanje izraza "pristranosti" i "varijanca" u strojnom učenju pomaže inženjerima da u potpunosti kalibriraju sustave strojnog učenja kako bi služili njihovoj predviđenoj svrsi. Pristranost prema varijanci je važna jer pomaže u upravljanju nekim kompromisima u projektima strojnog učenja koji određuju koliko učinkovit sustav može biti za korištenje u poduzeću ili druge svrhe.
Objašnjavajući pristranost prema varijanci, važno je napomenuti da oba ova problema mogu kompromitirati rezultate podataka na vrlo različite načine.
| Besplatno preuzimanje: Strojno učenje i zašto je to važno |
Pristranosti se mogu opisati kao problem koji rezultira u netočnim klasterima - to je situacija u kojoj strojno učenje može vratiti mnoge rezultate s preciznošću, ali propustiti ocjenu u smislu točnosti. Suprotno tome, varijanca je "širenje" informacija - to je divljina, podaci koji pokazuju niz rezultata, od kojih bi neki mogli biti točni, ali mnogi od njih će pasti izvan određene zone preciznosti kako bi ukupni rezultat bio manji točan i puno više "bučan."
Zapravo, neki stručnjaci koji opisuju varijancu objašnjavaju da rezultati varijante imaju tendenciju da "slijede buku", gdje rezultati s visokim pristranostima ne idu dovoljno daleko da bi istražili skupove podataka. To je još jedan način da se usporedi problem pristranosti s problemom varijancije - stručnjaci povezuju pristranost s nedovoljnim prianjanjem, pri čemu sustav možda nije dovoljno fleksibilan da uključi skup optimalnih rezultata. Suprotno tome, varijanca bi bila svojevrsna suprotnost - gdje prekomjerno opremanje sustav čini previše krhkim i osjetljivim da bi podnio puno dinamičkih promjena. Promatrajući pristranost prema varijanci kroz ovu kompleksnost objektiva, inženjeri mogu razmisliti kako optimizirati uklapanje sustava kako bi bio ne previše složen, ne previše jednostavan, ali jednostavno dovoljno složen.
Dva su načina na koje je filozofija pristranosti prema varijanci korisna u oblikovanju sustava strojnog učenja. Uvijek je važno raditi s pristranosti stroja kako biste pokušali dobiti sveukupni skup rezultata koji su točni za uporabu na koju se primjenjuju. Uvijek je važno pogledati varijancu u pokušaju kontroliranja kaosa ili divljine visoko raštrkanih ili raspršenih rezultata i rješavanje buke u bilo kojem danom sustavu.
