Bakit mahalaga ang bias kumpara sa pagkakaiba-iba para sa pag-aaral ng makina?

T:

Bakit mahalaga ang bias kumpara sa pagkakaiba-iba para sa pag-aaral ng makina?

Ang pag-unawa sa mga salitang "bias" at "pagkakaiba-iba" sa pag-aaral ng makina ay tumutulong sa mga inhinyero upang higit na mai-calibrate ang mga sistema ng pag-aaral ng makina upang maghatid ng kanilang mga nais na layunin. Mahalaga ang Bias kumpara sa pagkakaiba-iba dahil makakatulong ito sa pamamahala ng ilan sa mga trade-off sa mga proyekto sa pag-aaral ng machine na matukoy kung gaano kabisa ang isang naibigay na sistema para sa paggamit ng negosyo o iba pang mga layunin.

Sa pagpapaliwanag ng bias kumpara sa pagkakaiba-iba, mahalagang tandaan na kapwa sa mga isyung ito ay maaaring makompromiso ang mga resulta ng data sa iba't ibang paraan.

Ang mga Bias ay maaaring inilarawan bilang isang problema na nagreresulta sa hindi tumpak na mga kumpol - ito ay isang sitwasyon kung saan ang pag-aaral ng makina ay maaaring magbalik ng maraming mga resulta nang may katumpakan, ngunit makaligtaan ang marka sa mga tuntunin ng kawastuhan. Sa kabaligtaran, ang pagkakaiba-iba ay isang "pagkakalat" ng impormasyon - ito ay isang wildness, isang data na nagpapakita ng isang hanay ng mga resulta, ang ilan sa mga ito ay tumpak, ngunit marami sa mga ito ay mahuhulog sa labas ng isang partikular na zone ng katumpakan upang gawing mas mababa ang pangkalahatang resulta tumpak at marami pang "maingay."

Sa katunayan, ang ilang mga eksperto na naglalarawan ng pagkakaiba-iba ay nagpapaliwanag na ang mga variant na mga resulta ay may posibilidad na "sundin ang ingay, " kung saan ang mga mataas na bias na resulta ay hindi napakalayo upang galugarin ang mga set ng data. Ito ay isa pang paraan upang maihahambing ang problema ng bias sa problema ng pagkakaiba-iba - iniuugnay ng mga eksperto ang bias sa underfitting, kung saan ang sistema ay maaaring hindi sapat na nababagay upang isama ang isang hanay ng mga pinakamainam na mga resulta. Sa kabaligtaran, ang pagkakaiba-iba ay isang uri ng kabaligtaran - kung saan ang sobrang pag-aaplay ay gumagawa ng masyadong marupok na sistema at maselan na makatiis ng maraming pabago-bagong pagbabago. Sa pamamagitan ng pagtingin sa pagkakaiba-iba laban sa pagkakaiba-iba sa pamamagitan ng lens na ito ng pagiging kumplikado, ang mga inhinyero ay maaaring mag-isip tungkol sa kung paano i-optimize ang fitting ng isang sistema upang gawin itong hindi masyadong kumplikado, hindi masyadong simple, ngunit kumplikado lamang.

Ito ang dalawang paraan na ang pilosopiya ng bias kumpara sa pagkakaiba-iba ay kapaki-pakinabang sa pagdidisenyo ng mga sistema ng pagkatuto ng makina. Laging mahalaga na magtrabaho sa bias ng makina upang subukang makakuha ng isang pangkalahatang hanay ng mga resulta na tumpak para sa paggamit na inilalapat nila. Mahalaga rin na tumingin sa pagkakaiba-iba sa pagsubok na kontrolin ang kaguluhan o wildness ng lubos na kalat o nagkalat na mga resulta, at makitungo sa ingay sa anumang naibigay na sistema.