П:
Зашто је пристраност према варијанци важна за машинско учење?
О:Разумевање појмова „пристраност“ и „варијанца“ у машинском учењу помаже инжењерима да у потпуности калибришу системе машинског учења како би се служио својим намерама. Пристраност према варијанци је важна јер помаже у управљању неким компромисима у пројектима машинског учења који одређују колико ефикасан дани систем може бити за предузеће или друге сврхе.
Објашњавајући пристраност према варијанци, важно је напоменути да оба ова проблема могу компромитовати резултате података на врло различите начине.
| Бесплатно преузимање: Машинско учење и зашто је то важно |
Пристраност се може описати као проблем који резултира нетачним кластерима - то је ситуација у којој машинско учење може са пуно прецизности вратити многе резултате, али пропустити оцену у смислу тачности. Супротно томе, варијанца је „ширење“ информација - то је дивљина, подаци који показују низ резултата, од којих су неки можда тачни, али многи од њих ће пасти изван одређене зоне прецизности да би укупни резултат био мањи тачно и много више "бучно".
У ствари, неки стручњаци који описују варијанцу објашњавају да резултати варијанте имају тенденцију да „прате буку“, при чему високо пристрани резултати не иду довољно далеко да би истражили скупове података. То је још један начин да се упореди проблем пристраности са проблемом варијансе - стручњаци повезују пристраност са недовољним уградњом, при чему систем можда није довољно флексибилан да укључи скуп оптималних резултата. Супротно томе, варијанца би била својеврсна супротност - где прекомерно опремање чини систем превише крхким и деликатним да би могао издржати пуно динамичких промена. Гледајући пристраност насупрот варијанци кроз ову сложеност сочива, инжењери могу размишљати о томе како да оптимизирају уклапање система да га не учини превише сложеним, не превише једноставним, али довољно сложеним.
Ово су два начина на које је филозофија пристраности према варијанци корисна у дизајнирању система машинског учења. Увек је важно радити са пристраности машина како бисте покушали да добијете укупан скуп резултата који су тачни за употребу на коју се примењују. Такође је увек важно гледати на варијансу у покушају да се контролише хаос или дивљина високо раштрканих или распршених резултата и да се позабави буком у било ком систему.
