Q：
機械学習にとってバイアスと分散が重要なのはなぜですか？
A：機械学習における「バイアス」と「分散」という用語を理解することは、エンジニアが意図した目的を果たすために機械学習システムをより完全に調整するのに役立ちます。 バイアス対分散は、特定のシステムが企業での使用または他の目的にどれだけ効果的であるかを決定する機械学習プロジェクトのトレードオフの管理に役立つため、重要です。
バイアスと分散の説明では、これらの問題の両方が非常に異なる方法でデータ結果を損なう可能性があることに注意することが重要です。
| 無料ダウンロード： 機械学習とその重要性 |
バイアスは、不正確なクラスターをもたらす問題として説明できます。これは、機械学習が多くの結果を正確に返すが、正確性の点で見落としている状況です。 対照的に、分散は情報の「分散」です。これは自然であり、結果の範囲を示すデータです。その一部は正確かもしれませんが、多くは結果全体を減らすために特定の精度の範囲外になります。正確ではるかに「うるさい」。
実際、分散を説明する一部の専門家は、異型の結果は「ノイズに追従する」傾向があり、高いバイアスの結果ではデータセットを探索するのに十分ではないことを説明しています。 これは、バイアスの問題と分散の問題を対比する別の方法です。専門家はバイアスをアンダーフィッティングと関連付けます。システムは、最適な結果のセットを含めるのに十分な柔軟性がない場合があります。 対照的に、分散は一種の正反対であり、過剰適合はシステムを非常に脆弱かつ繊細にし、多くの動的な変化に耐えることができません。 この複雑なレンズを通してバイアスと分散を見ると、エンジニアはシステムのフィッティングを最適化し、複雑すぎず、単純すぎず、十分に複雑にする方法を考えることができます。
これらは、機械学習システムの設計において、バイアス対分散の哲学が役立つ2つの方法です。 マシンバイアスを使用して、適用される用途に正確な結果の全体セットを取得しようとすることが常に重要です。 また、非常に散在または分散した結果のカオスまたはワイルドネスを制御しようとする際の分散を確認し、特定のシステムのノイズに対処することも常に重要です。
