T:
Ano ang isang simpleng paraan upang mailarawan ang bias at pagkakaiba-iba sa pag-aaral ng makina?
A:Mayroong anumang bilang ng mga kumplikadong paraan upang ilarawan ang bias at pagkakaiba-iba sa pag-aaral ng makina. Marami sa mga ito ang gumagamit ng makabuluhang kumplikadong mga equation ng matematika at ipinakita sa pamamagitan ng graphing kung paano ang mga tiyak na halimbawa ay kumakatawan sa iba't ibang dami ng parehong bias at pagkakaiba-iba.
Narito ang isang simpleng paraan upang ilarawan ang bias, pagkakaiba-iba at ang bias / variance trade-off sa pag-aaral ng makina.
Sa pangunahing sukat nito, ang bias ay isang labis na pagsukat. Mahalaga na magdagdag sa kahulugan ng bias ng ilang mga palagay o ipinapalagay na kamalian.
Kung ang isang mataas na bias na resulta ay hindi nagkakamali - kung ito ay sa pera - magiging lubos na tumpak. Ang problema ay ang pinasimple na modelo ay naglalaman ng ilang mga pagkakamali, kaya hindi ito nasa mata ng toro - ang makabuluhang pagkakamali ay patuloy na paulit-ulit o kahit na pinalakas habang gumagana ang programa sa pag-aaral ng makina.
Ang simpleng kahulugan ng pagkakaiba-iba ay ang mga resulta ay masyadong nakakalat. Kadalasan ito ay humahantong sa sobrang pagkasensitibo ng programa at mga problema sa pagitan ng mga set ng pagsubok at pagsasanay.
Ang mataas na pagkakaiba-iba ay nangangahulugang ang maliliit na pagbabago ay lumikha ng mahusay na mga pagbabago sa mga output o resulta.
Ang isa pang paraan upang simpleng ilarawan ang pagkakaiba-iba ay ang sobrang ingay sa modelo, at sa gayon ay lalo itong nahihirapan para sa programa ng pag-aaral ng makina upang ihiwalay at makilala ang totoong signal.
Kaya ang isa sa mga pinakasimpleng paraan upang maihambing ang bias at pagkakaiba-iba ay iminumungkahi na ang mga inhinyero sa pag-aaral ng makina ay kailangang maglakad ng isang mahusay na linya sa pagitan ng labis na bias o labis na pagkakasunud-sunod, at labis na pagkakaiba-iba o sobrang pagkakasunud-sunod.
Ang isa pang paraan upang kumatawan ng maayos na ito ay may isang tsart na may apat na kuwadrante na nagpapakita ng lahat ng mga kumbinasyon ng mataas at mababang pagkakaiba-iba. Sa mababang bias / mababang pagkakaiba-iba ng kuwadrante, ang lahat ng mga resulta ay natipon sa isang tumpak na kumpol. Sa isang mataas na bias / mababang pagkakaiba-iba ng resulta, ang lahat ng mga resulta ay natipon sa isang hindi tumpak na kumpol. Sa isang mababang bias / mataas na pagkakaiba-iba ng resulta, ang mga resulta ay nakakalat sa paligid ng isang sentral na punto na kumakatawan sa isang tumpak na kumpol, habang sa isang mataas na bias / mataas na pagkakaiba-iba ng resulta, ang mga puntos ng data ay parehong nakakalat at sama-sama nang hindi tumpak.
