Sisältö
K:
Miksi puolueellisuus vs. varianssi on tärkeä koneoppimisessa?
V:
Termien "puolueellisuus" ja "varianssi" ymmärtäminen koneoppimisessa auttaa insinöörejä kalibroimaan koneoppimisjärjestelmät täydellisemmin suunniteltuihin tarkoituksiin. Bias versio varianssi on tärkeä, koska se auttaa hallitsemaan joitain kompromisseja koneoppimisprojekteissa, jotka määrittävät kuinka tehokas tietty järjestelmä voi olla yrityksen käyttöön tai muihin tarkoituksiin.
Selitettäessä puolueellisuutta versiota varianssia kohtaan on tärkeää huomata, että molemmat nämä ongelmat voivat vaarantaa datatulokset hyvin eri tavoin.
Esiintyvyyttä voidaan kuvata ongelmaksi, joka johtaa epätarkkoihin klustereihin - kyseessä on tilanne, jossa koneoppiminen voi tuottaa monia tuloksia tarkkuudella, mutta tarkkuuden kannalta merkki puuttuu. Sitä vastoin varianssi on tiedon "hajaantuminen" - se on villisyys, data, joka näyttää joukon tuloksia, joista osa voi olla tarkka, mutta monet niistä jäävät tietyn tarkkuusalueen ulkopuolelle, jotta kokonaistulos olisi vähemmän tarkka ja paljon enemmän "meluisaa".
Itse asiassa jotkut varianssia kuvaavat asiantuntijat selittävät, että varianttitulokset pyrkivät "seuraamaan kohinaa", jossa korkeat puolueelliset tulokset eivät mene riittävän pitkälle tietojoukkojen tutkimiseen. Tämä on toinen tapa verrata esijäämäongelmaa varianssiongelmaan - asiantuntijat yhdistävät esijännityksen alihankintaan, missä järjestelmä ei välttämättä ole riittävän joustava sisällyttämään joukko optimaalisia tuloksia. Sitä vastoin varianssi olisi eräänlainen vastakohta - jolloin ylimääräinen asennus tekee järjestelmästä liian herkän ja herkän kestämään paljon dynaamisia muutoksia.Tarkastelemalla puolueellisuutta versiota varianssiin tämän monimutkaisten linssien läpi, insinöörit voivat pohtia, kuinka optimoida järjestelmän asennus, jotta se ei olisi liian monimutkainen, ei liian yksinkertainen, mutta vain tarpeeksi monimutkainen.
Nämä ovat kaksi tapaa, joilla puolueellisuuden ja varianssin filosofia on hyödyllinen konesopimusjärjestelmien suunnittelussa. Aina on tärkeää työskennellä koneellisten puolueellisuuksien kanssa yrittäessäsi saada kokonaisvaltainen tulosarja, joka on tarkka käytettävälle käytölle. On myös aina tärkeää tarkastella varianssia yritettäessä hallita erittäin hajallaan olevien tai hajautettujen tulosten kaaosta tai villisyyttä ja käsitellä melua missä tahansa järjestelmässä.