বাড়ি প্রবণতা মেশিন লার্নিংয়ের পক্ষপাত এবং পার্থক্য বর্ণনা করার একটি সহজ উপায় কী?

মেশিন লার্নিংয়ের পক্ষপাত এবং পার্থক্য বর্ণনা করার একটি সহজ উপায় কী?

Anonim

প্রশ্ন:

মেশিন লার্নিংয়ের পক্ষপাত এবং পার্থক্য বর্ণনা করার একটি সহজ উপায় কী?

উত্তর:

মেশিন লার্নিংয়ের পক্ষপাত এবং বৈকল্পিকতা বর্ণনা করার জন্য অনেকগুলি জটিল উপায় রয়েছে। তাদের মধ্যে অনেকগুলি জটিল গাণিতিক সমীকরণগুলি ব্যবহার করে এবং নির্দিষ্ট উদাহরণগুলি কীভাবে উভয় পক্ষপাত এবং বৈকল্পিকতার বিভিন্ন পরিমাণকে উপস্থাপন করে তা চিত্রের মাধ্যমে দেখায়।

পক্ষপাত, বৈকল্পিক এবং মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে পক্ষপাত / বৈকল্পিক ট্রেড-অফকে বর্ণনা করার একটি সহজ উপায়।

এর মূল অংশে, পক্ষপাতিত্ব একটি ওভারস্প্লিমিফিকেশন। পক্ষপাতিত্ব সংজ্ঞা কিছু অনুমান বা অনুমান ত্রুটি যুক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।

যদি উচ্চ পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফলটি ভুল না হয় - যদি এটি অর্থের উপরে থাকে - তবে এটি অত্যন্ত সঠিক হবে। সমস্যাটি হ'ল সরলীকৃত মডেলটিতে কিছু ত্রুটি রয়েছে, সুতরাং এটি ষাঁড়টির দৃষ্টিতে নয় - মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামের কাজ হিসাবে উল্লেখযোগ্য ত্রুটি বারবার বা এমনকি প্রশস্ত হতে থাকে।

পরিবর্তনের সহজ সংজ্ঞা হল ফলাফলগুলি খুব ছড়িয়ে ছিটিয়ে রয়েছে। এটি প্রায়শই প্রোগ্রামের অতিরিক্ত জটিলতা এবং পরীক্ষা এবং প্রশিক্ষণের সেটগুলির মধ্যে সমস্যার দিকে পরিচালিত করে।

উচ্চ প্রকরণের অর্থ হল ছোট পরিবর্তনগুলি আউটপুট বা ফলাফলগুলিতে দুর্দান্ত পরিবর্তন তৈরি করে।

কেবল ভিন্নতার বর্ণনা দেওয়ার আরেকটি উপায় হ'ল মডেলটিতে খুব বেশি আওয়াজ রয়েছে এবং তাই মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামের জন্য আসল সংকেতটি আলাদা এবং সনাক্ত করা শক্ত হয়ে যায়।

সুতরাং পক্ষপাত এবং বৈকল্পিকতা তুলনা করার একটি সহজ উপায় হ'ল মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের অত্যধিক পক্ষপাত বা ওভারসিম্প্লিফিকেশন এবং অত্যধিক বৈকল্পিকতা বা অত্যধিক সংযোগের মধ্যে সূক্ষ্ম রেখায় হাঁটতে হবে suggest

এই ভাল উপস্থাপন করার আর একটি উপায় হ'ল চার-চতুর্ভুজ চার্ট সহ উচ্চ এবং নিম্ন বৈকল্পের সমস্ত সংমিশ্রণ দেখানো। নিম্ন পক্ষপাত / নিম্ন বৈকল্পিক চতুর্ভুজগুলিতে, ফলাফলগুলির সবগুলি সঠিক ক্লাস্টারে একত্রিত হয়। উচ্চ পক্ষপাত / নিম্ন বৈকল্পিক ফলাফলের মধ্যে, ফলাফলগুলি সমস্তই একত্রিত হয় একটি অসতর্কতা ক্লাস্টারে। একটি নিম্ন পক্ষপাত / উচ্চ প্রকরণের ফলাফলগুলিতে, ফলাফলগুলি একটি কেন্দ্রীয় পয়েন্টের চারদিকে ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকে যা একটি সঠিক ক্লাস্টারের প্রতিনিধিত্ব করে, যখন একটি উচ্চ পক্ষপাত / উচ্চতর বৈকল্পিক ফলাফলের মধ্যে ডেটা পয়েন্টগুলি উভয়ই ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকে এবং সম্মিলিতভাবে ভুল হয়।

মেশিন লার্নিংয়ের পক্ষপাত এবং পার্থক্য বর্ণনা করার একটি সহজ উপায় কী?