प्रश्न:
मशीन सीखने के लिए पूर्वाग्रह बनाम भिन्नता क्यों महत्वपूर्ण है?
ए:मशीन लर्निंग में शर्तों "पूर्वाग्रह" और "विचरण" को समझना इंजीनियरों को अपने इच्छित उद्देश्यों की पूर्ति के लिए अधिक पूरी तरह से मशीन सीखने की प्रणाली को जांचने में मदद करता है। बायस बनाम विचरण इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स में कुछ ट्रेड-ऑफ्स को प्रबंधित करने में मदद करता है जो यह निर्धारित करते हैं कि किसी दिए गए सिस्टम उद्यम के उपयोग या अन्य उद्देश्यों के लिए कितना प्रभावी हो सकता है।
पूर्वाग्रह बनाम विचरण को समझाने में, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ये दोनों मुद्दे बहुत भिन्न तरीकों से डेटा परिणामों से समझौता कर सकते हैं।
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पूर्वाग्रह को एक समस्या के रूप में वर्णित किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप गलत क्लस्टर होते हैं - यह एक ऐसी स्थिति है जहां मशीन लर्निंग सटीक के साथ कई परिणाम दे सकता है, लेकिन सटीकता के मामले में निशान को याद करता है। इसके विपरीत, विचरण सूचना का एक "फैलाव" है - यह एक जंगलीपन है, एक डेटा जो परिणामों की एक श्रृंखला दिखाता है, जिनमें से कुछ सटीक हो सकते हैं, लेकिन जिनमें से कई समग्र परिणाम को कम करने के लिए सटीक के एक विशेष क्षेत्र के बाहर गिर जाएंगे सटीक और बहुत अधिक "शोर।"
वास्तव में, विचरण का वर्णन करने वाले कुछ विशेषज्ञ बताते हैं कि भिन्न परिणाम "शोर का अनुसरण करते हैं", जहां उच्च पक्षपाती परिणाम डेटा सेट का पता लगाने के लिए बहुत दूर नहीं जाते हैं। यह पूर्वाग्रह की समस्या के साथ पूर्वाग्रह की समस्या के विपरीत करने का एक और तरीका है - विशेषज्ञ पूर्वाग्रह को अंडरफिटिंग के साथ जोड़ते हैं, जहां सिस्टम इष्टतम परिणाम का एक सेट शामिल करने के लिए पर्याप्त लचीला नहीं हो सकता है। इसके विपरीत, विचरण एक प्रकार का विपरीत होगा - जहां ओवरफिटिंग सिस्टम को बहुत अधिक गतिशील परिवर्तन का सामना करने के लिए बहुत नाजुक और नाजुक बनाता है। जटिलता के इस लेंस के माध्यम से पूर्वाग्रह बनाम विचरण को देखकर, इंजीनियर सोच सकते हैं कि सिस्टम की फिटिंग को कैसे अनुकूलित किया जाए ताकि यह बहुत जटिल न हो, बहुत सरल न हो, लेकिन बस पर्याप्त जटिल हो।
ये दो तरीके हैं जो पूर्वाग्रह बनाम विचरण के दर्शन मशीन लर्निंग सिस्टम को डिजाइन करने में उपयोगी हैं। मशीन पूर्वाग्रह के साथ काम करना हमेशा महत्वपूर्ण होता है ताकि वे उन परिणामों के समग्र सेट प्राप्त करने का प्रयास कर सकें जो उनके उपयोग के लिए सटीक हैं। अत्यधिक बिखरे या बिखरे परिणामों की अराजकता या जंगलीपन को नियंत्रित करने और किसी भी प्रणाली में शोर से निपटने की कोशिश में विचरण को देखना हमेशा महत्वपूर्ण होता है।
