Q:
Tại sao sự thiên vị so với phương sai lại quan trọng đối với học máy?
A:Hiểu các thuật ngữ "thiên vị" và "phương sai" trong học máy giúp các kỹ sư hiệu chỉnh đầy đủ hơn các hệ thống máy học để phục vụ các mục đích dự định của họ. Xu hướng so với phương sai rất quan trọng vì nó giúp quản lý một số sự đánh đổi trong các dự án máy học xác định mức độ hiệu quả của một hệ thống nhất định có thể được sử dụng cho doanh nghiệp hoặc các mục đích khác.
Khi giải thích sự thiên vị so với phương sai, điều quan trọng cần lưu ý là cả hai vấn đề này có thể làm tổn hại đến kết quả dữ liệu theo những cách rất khác nhau.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Xu hướng có thể được mô tả là một vấn đề dẫn đến các cụm không chính xác - đó là tình huống mà máy học có thể trả về nhiều kết quả với độ chính xác, nhưng lại bỏ lỡ dấu hiệu về độ chính xác. Ngược lại, phương sai là một "sự phân tán" thông tin - đó là sự hoang dã, dữ liệu cho thấy một loạt kết quả, một số trong đó có thể chính xác, nhưng nhiều trong số đó sẽ nằm ngoài một vùng chính xác cụ thể để làm cho kết quả tổng thể ít hơn chính xác và nhiều "ồn ào".
Trên thực tế, một số chuyên gia mô tả phương sai giải thích rằng kết quả biến thể có xu hướng "đi theo tiếng ồn", trong đó kết quả sai lệch cao không đủ để khám phá các tập dữ liệu. Đây là một cách khác để đối chiếu vấn đề sai lệch với vấn đề sai lệch - các chuyên gia liên kết sự thiên vị với sự thiếu hụt, trong đó hệ thống có thể không đủ linh hoạt để bao gồm một tập hợp các kết quả tối ưu. Ngược lại, phương sai sẽ là một loại ngược lại - nơi quá mức làm cho hệ thống quá mỏng manh và tinh tế để chịu được nhiều thay đổi năng động. Bằng cách xem xét độ lệch so với phương sai qua lăng kính phức tạp này, các kỹ sư có thể nghĩ về cách tối ưu hóa sự phù hợp của một hệ thống để làm cho nó không quá phức tạp, không quá đơn giản, nhưng chỉ đủ phức tạp.
Đây là hai cách mà triết lý thiên vị so với phương sai rất hữu ích trong việc thiết kế các hệ thống máy học. Điều quan trọng là luôn làm việc với xu hướng máy để cố gắng có được một tập hợp kết quả chính xác cho việc sử dụng mà chúng được áp dụng. Điều quan trọng nữa là luôn nhìn vào phương sai trong việc cố gắng kiểm soát sự hỗn loạn hoặc hoang dã của các kết quả phân tán hoặc phân tán cao và xử lý tiếng ồn trong bất kỳ hệ thống nào.
