Isi
Q:
Mengapa bias versus varian penting untuk pembelajaran mesin?
SEBUAH:
Memahami istilah "bias" dan "varians" dalam pembelajaran mesin membantu para insinyur untuk lebih penuh mengkalibrasi sistem pembelajaran mesin untuk memenuhi tujuan yang dimaksudkan. Bias versus varians penting karena membantu mengelola beberapa trade-off dalam proyek pembelajaran mesin yang menentukan seberapa efektif sistem yang diberikan dapat untuk penggunaan perusahaan atau tujuan lain.
Dalam menjelaskan bias versus varians, penting untuk dicatat bahwa kedua masalah ini dapat membahayakan hasil data dengan cara yang sangat berbeda.
Bias dapat digambarkan sebagai masalah yang menghasilkan kluster yang tidak akurat - ini adalah situasi di mana pembelajaran mesin dapat mengembalikan banyak hasil dengan presisi, tetapi melewatkan tanda dalam hal akurasi. Sebaliknya, varians adalah "penyebaran" informasi - itu adalah keliaran, data yang menunjukkan berbagai hasil, beberapa di antaranya mungkin akurat, tetapi banyak di antaranya akan jatuh di luar zona presisi tertentu untuk membuat hasil keseluruhan lebih sedikit akurat dan jauh lebih "berisik."
Bahkan, beberapa ahli yang menjelaskan varians menjelaskan bahwa hasil varian cenderung "mengikuti kebisingan," di mana hasil yang bias tinggi tidak cukup jauh untuk mengeksplorasi set data. Ini adalah cara lain untuk membedakan masalah bias dengan masalah varians - para ahli mengasosiasikan bias dengan kekurangan, di mana sistem mungkin tidak cukup fleksibel untuk memasukkan satu set hasil yang optimal. Sebaliknya, varians akan menjadi semacam kebalikan - di mana overfitting membuat sistem terlalu rapuh dan halus untuk menahan banyak perubahan dinamis.Dengan melihat bias versus varians melalui lensa kompleksitas ini, insinyur dapat berpikir tentang cara mengoptimalkan pemasangan sistem agar tidak terlalu rumit, tidak terlalu sederhana, tetapi cukup kompleks.
Ini adalah dua cara yang filosofi bias versus varians berguna dalam merancang sistem pembelajaran mesin. Selalu penting untuk bekerja dengan bias mesin untuk mencoba mendapatkan serangkaian hasil keseluruhan yang akurat untuk penggunaan yang diterapkan. Itu juga selalu penting untuk melihat perbedaan dalam mencoba mengendalikan kekacauan atau keliaran hasil yang sangat tersebar atau tersebar, dan untuk menangani kebisingan dalam sistem tertentu.