S:
Sapma ve sapma, makine öğrenimi için neden önemlidir?
A:Makine öğrenimindeki "yanlılık" ve "sapma" terimlerini anlamak, mühendislerin makine öğrenme sistemlerini amaçlarına hizmet etmek için daha tam olarak kalibre etmelerine yardımcı olur. Varyans karşısında sapma önemlidir, çünkü belirli bir sistemin kurumsal kullanım veya diğer amaçlar için ne kadar etkili olabileceğini belirleyen makine öğrenimi projelerinde bazı ödünleşimlerin yönetilmesine yardımcı olur.
Önyargı ve varyansı açıklarken, bu sorunların her ikisinin de veri sonuçlarını tehlikeye atabileceğine dikkat etmek önemlidir.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Önyargı, yanlış kümeler ile sonuçlanan bir sorun olarak tanımlanabilir - bu, makine öğreniminin birçok sonucu hassas bir şekilde döndürebileceği, ancak doğruluk açısından işareti kaçırabildiği bir durumdur. Aksine, varyans bilginin "dağılması" dır - bir vahşiliktir, bazıları doğru olabilecek, ancak birçoğu genel sonucu daha az yapmak için belirli bir hassasiyet bölgesinin dışında kalan bir sonuç aralığı gösteren bir veridir. doğru ve çok daha "gürültülü."
Aslında, varyansı tanımlayan bazı uzmanlar, değişken sonuçların "gürültüyü takip etme" eğiliminde olduğunu, yüksek önyargılı sonuçların veri kümelerini keşfetmek için yeterince ileri gitmediğini açıklar. Bu, önyargı problemini varyans problemiyle karşılaştırmanın başka bir yoludur - uzmanlar önyargıyı eksiklikle ilişkilendirir, burada sistem bir dizi optimal sonuç içerecek kadar esnek olmayabilir. Aksine, varyans bir tür zıtlık olabilir - aşırı uyum, sistemi çok fazla dinamik değişime dayanacak kadar kırılgan ve hassas hale getirir. Mühendisler, bu karmaşıklık merceğinden varyansa karşı varyansa bakarak, çok karmaşık değil, çok basit değil, sadece yeterince karmaşık hale getirmek için bir sistemin bağlantısının nasıl optimize edileceğini düşünebilirler.
Bunlar, önyargı ve varyans felsefesinin makine öğrenme sistemlerinin tasarlanmasında yararlı olmasının iki yoludur. Uygulandıkları kullanım için doğru olan genel bir sonuç kümesi elde etmek için makine yanlılığı ile çalışmak her zaman önemlidir. Ayrıca, çok dağınık veya dağınık sonuçların kaosunu veya vahşiliğini kontrol etmeye çalışırken ve herhangi bir sistemdeki gürültü ile başa çıkmak için varyansa bakmak her zaman önemlidir.
