Î:
De ce este importantă prejudiciul față de variație pentru învățarea mașinilor?
A:Înțelegerea termenilor „prejudecată” și „variație” în învățarea mașinii îi ajută pe ingineri să calibreze mai complet sistemele de învățare a mașinilor pentru a-și îndeplini scopurile propuse. Diferența față de variație este importantă, deoarece ajută la gestionarea unora dintre compromisurile din proiectele de învățare automată care determină cât de eficient poate fi un sistem dat pentru utilizarea întreprinderii sau în alte scopuri.
În explicarea prejudecății versus variație, este important de reținut că ambele probleme pot compromite rezultatele datelor în moduri foarte diferite.
| Descărcare gratuită: învățarea mașinii și de ce contează |
Prejudecata poate fi descrisă ca o problemă care are ca rezultat clustere inexacte - este o situație în care învățarea automată poate întoarce multe rezultate cu precizie, dar ratează nota în ceea ce privește precizia. În schimb, variația este o „dispersie” a informațiilor - este o sălbăticie, o informație care arată o serie de rezultate, dintre care unele pot fi corecte, dar multe dintre acestea se vor încadra într-o anumită zonă de precizie pentru a reduce rezultatul general. precise și mult mai „zgomotoase”.
De fapt, unii experți care descriu variația explică faptul că rezultatele variantelor tind să „urmărească zgomotul”, unde rezultatele părtinitoare ridicate nu merg suficient de departe pentru a explora seturile de date. Acesta este un alt mod de a contrasta prejudecata cu problema de varianță - experții asociază prejudecata cu adecvarea, în cazul în care sistemul nu poate fi suficient de flexibil pentru a include un set de rezultate optime. În schimb, variația ar fi un fel de opus - în cazul în care supra-montarea face sistemul prea fragil și delicat pentru a rezista la o schimbare dinamică. Privind părtinirea versus variația prin această lentilă a complexității, inginerii se pot gândi cum să optimizeze montarea unui sistem pentru a-l face să nu fie prea complex, nu prea simplu, ci doar suficient de complex.
Acestea sunt două moduri în care filozofia prejudecății versus variația este utilă în proiectarea sistemelor de învățare automată. Este întotdeauna important să lucrați cu prejudecățile mașinii pentru a încerca să obțineți un set general de rezultate care să fie exacte pentru utilizarea la care sunt aplicate. De asemenea, este întotdeauna important să ne uităm la variație în încercarea de a controla haosul sau sălbăticia rezultatelor extrem de dispersate sau dispersate și de a face față zgomotului în orice sistem dat.
