Obsah
Q:
Proč je zkreslení versus rozptyl důležité pro strojové učení?
A:
Porozumění výrazům „zaujatost“ a „rozptyl“ ve strojovém učení pomáhá konstruktérům plně kalibrovat systémy strojového učení tak, aby sloužily jejich zamýšleným účelům. Předpojatost versus rozptyl je důležitá, protože pomáhá řídit některé kompromisy v projektech strojového učení, které určují, jak efektivní může být daný systém pro podnikové použití nebo pro jiné účely.
Při vysvětlování zkreslení versus rozptyl je důležité si uvědomit, že oba tyto problémy mohou kompromitovat výsledky dat velmi odlišným způsobem.
Předpojatost lze popsat jako problém, který má za následek nepřesné shluky - je to situace, kdy strojové učení může vracet mnoho výsledků s přesností, ale chybí značka z hlediska přesnosti. Naopak, rozptyl je „rozptyl“ informací - je to divočina, data, která ukazuje rozsah výsledků, z nichž některé mohou být přesné, ale mnohé z nich spadnou mimo určitou zónu přesnosti, aby se celkový výsledek snížil přesný a mnohem „hlučný“.
Ve skutečnosti někteří odborníci popisující variance vysvětlují, že výsledky variant mají tendenci „následovat hluk“, kde vysoké zkreslené výsledky nejdou dostatečně daleko k prozkoumání datových sad. To je další způsob, jak porovnat problém předpojatosti s problémem rozptylu - odborníci spojují předpojatost s podvlečením, kde systém nemusí být dostatečně flexibilní, aby obsahoval sadu optimálních výsledků. Naopak, rozptyl by byl jakýmsi opakem - v případě přílišného přizpůsobení je systém příliš křehký a křehký, aby vydržel mnoho dynamických změn.Při pohledu na zkreslení versus rozptyl v této čočce složitosti mohou inženýři přemýšlet o tom, jak optimalizovat vybavení systému tak, aby nebyl příliš složitý, ne příliš jednoduchý, ale dostatečně komplexní.
Toto jsou dva způsoby, jak je filozofie zaujatosti versus rozptyl užitečná při navrhování systémů strojového učení. Vždy je důležité pracovat se zkreslením stroje a pokusit se získat celkovou sadu výsledků, které jsou přesné pro použití, na které jsou aplikovány. Je také vždy důležité podívat se na rozptyl ve snaze ovládat chaos nebo divokost vysoce rozptýlených nebo rozptýlených výsledků a zabývat se hlukem v jakémkoli daném systému.