Q:
Waarom is bias versus variantie belangrijk voor machine learning?
EEN:Door de termen "bias" en "variantie" in machine learning te begrijpen, kunnen ingenieurs machine learning-systemen vollediger kalibreren om hun beoogde doeleinden te dienen. Afwijking versus variantie is belangrijk omdat het helpt bij het beheren van enkele afwegingen in machine learning-projecten die bepalen hoe effectief een bepaald systeem kan zijn voor bedrijfsgebruik of andere doeleinden.
Bij het verklaren van vooringenomenheid versus variantie, is het belangrijk op te merken dat beide problemen de gegevensresultaten op heel verschillende manieren kunnen beïnvloeden.
| Gratis download: machine learning en waarom het ertoe doet |
Bias kan worden omschreven als een probleem dat resulteert in onnauwkeurige clusters - het is een situatie waarin machine learning veel resultaten met precisie kan opleveren, maar het doel qua nauwkeurigheid misloopt. Variantie is daarentegen een "verspreiding" van informatie - het is een wildheid, een data die een reeks resultaten toont, waarvan sommige misschien nauwkeurig zijn, maar waarvan vele buiten een bepaalde zone van precisie vallen om het algehele resultaat minder te maken nauwkeurig en veel "luidruchtiger".
Sommige experts die variantie beschrijven, verklaren zelfs dat de resultaten van varianten de neiging hebben om "de ruis te volgen", waar resultaten met een hoge bevooroordeeldheid niet ver genoeg gaan om datasets te verkennen. Dit is een andere manier om het probleem van vooringenomenheid te contrasteren met het probleem van variantie - experts associëren vooringenomenheid met underfitting, waarbij het systeem mogelijk niet flexibel genoeg is om een set optimale resultaten op te nemen. Variantie zou daarentegen een soort omgekeerde zijn - waarbij overfitting het systeem te fragiel en te delicaat maakt om veel dynamische verandering te weerstaan. Door te kijken naar vertekening versus variantie door deze lens van complexiteit, kunnen ingenieurs nadenken over hoe de aanpassing van een systeem kan worden geoptimaliseerd om het niet te complex, niet te eenvoudig, maar net complex genoeg te maken.
Dit zijn twee manieren waarop de filosofie van bias versus variantie nuttig is bij het ontwerpen van machine learning-systemen. Het is altijd belangrijk om met machinebias te werken om te proberen een algehele set resultaten te krijgen die nauwkeurig is voor het gebruik waarop ze worden toegepast. Het is ook altijd belangrijk om naar variantie te kijken bij het proberen de chaos of wildheid van zeer verspreide of verspreide resultaten te beheersen en om met ruis in een bepaald systeem om te gaan.
