Diferencia entre la tendencia y la varianza del aprendizaje automático

Vivimos en un mundo donde los algoritmos están en todas partes y muchos de nosotros los usamos, quizás incluso sin saber que hay un algoritmo involucrado. Para resolver un problema en una computadora, necesitamos un algoritmo. El aprendizaje automático se basa en varios algoritmos para convertir conjuntos de datos en modelos. El sesgo y la variedad son los dos conceptos básicos para el aprendizaje automático. Es importante comprender ambos cuando se trata de precisión en cualquier algoritmo de aprendizaje automático.

¿Qué es la comida?

El error de predicción de cualquier algoritmo de aprendizaje automático se puede dividir en tres partes: error de sesgo, error de varianza y error de no reducción. El sesgo es un fenómeno que ocurre en el modelo de aprendizaje automático debido a suposiciones incorrectas en el proceso de aprendizaje automático. Existe una tendencia similar a un error sistemático que ocurre cuando un algoritmo produce resultados sistemáticamente sesgados debido a algunas suposiciones incorrectas en el proceso de aprendizaje automático. Son suposiciones que hacen que un modelo haga que la función objetivo sea más fácil de aprender.

Un alto sesgo significa el error en el entrenamiento, así como más datos de prueba. Siempre se recomienda tener un algoritmo de bajo sesgo para evitar el problema de la subinversión. Supongamos que ha elegido un modelo en el que ni siquiera los patrones requeridos pueden derivarse del conjunto de datos; esto se denomina socavamiento. Entonces, simplemente, el sesgo ocurre cuando ha utilizado un algoritmo y no se ajusta correctamente.

¿Qué es la varianza?

La variabilidad es la variación en la precisión prevista del aprendizaje automático entre los datos de entrenamiento y los datos de prueba. Si una variación en el conjunto de datos cambia el rendimiento del modelo, se denomina error de varianza. La medida en que cambiaría la estimación de la función objetivo si se cambiaran diferentes datos de entrenamiento. La función de destino se asume a partir de los datos de entrenamiento mediante un algoritmo de aprendizaje automático, por lo que se espera alguna variación en el algoritmo.

La varianza depende de un conjunto de entrenamiento y determina la inconsistencia de las diferentes predicciones usando diferentes conjuntos de entrenamiento. Una variabilidad baja indica cambios pequeños en la estimación de la función objetivo, así como cambios en el conjunto de datos de entrenamiento, mientras que una variación alta indica cambios grandes en la estimación de la función objetivo con cambios en el conjunto de datos de entrenamiento. Las características de los datos de entrenamiento influyen fuertemente en los algoritmos de aprendizaje automático que varían ampliamente.

Diferencia entre sesgo y varianza

Sentido

– El sesgo es un fenómeno que ocurre en el modelo de aprendizaje automático en el que ha utilizado un algoritmo y no se ajusta correctamente. Esto significa que la función utilizada aquí tiene poco que ver con el caso y no puede lograr los patrones correctos. Por otro lado, la varianza especifica el grado de variabilidad que cambiaría la estimación de la función objetivo si se usaran diferentes datos de entrenamiento. Cuenta cómo una variable aleatoria se desvía de su valor esperado.

Caso

– El sesgo es la diferencia entre los valores previstos y los reales. Un sesgo bajo implica menos suposiciones sobre la forma de la función objetivo, mientras que un sesgo alto implica más suposiciones sobre la forma de la función objetivo. El caso en el que el modelo no puede encontrar patrones en el conjunto de entrenamiento se denomina bajo rendimiento. La varianza es cuando el modelo tiene en cuenta las fluctuaciones en los datos. El modelo funciona bien en la prueba de datos y logra una alta precisión, pero no funciona con datos nuevos e invisibles.

Sesgo de aprendizaje automático vs. Varianza:

Resumen

Sea cual sea el modelo que tengas, debe haber un equilibrio perfecto entre sesgo y variedad. El objetivo de cualquier algoritmo de aprendizaje automático supervisado es lograr un sesgo bajo y una variabilidad baja. Sin embargo, este no es el caso porque los dos enlaces son contradictorios y es prácticamente imposible tener un modelo de aprendizaje automático de bajo sesgo y baja varianza. A diferencia del sesgo, la varianza es cuando el modelo tiene en cuenta las fluctuaciones en los datos e incluso el ruido. Si intenta cambiar el algoritmo para adaptar mejor un conjunto de datos en particular, puede activar un sesgo bajo pero aumentar la varianza.

¿Qué es el sesgo y la variedad con un ejemplo?

El sesgo en el aprendizaje automático es un fenómeno que ocurre cuando se usa un algoritmo y no se ajusta correctamente. Algunos ejemplos de sesgo incluyen sesgo afirmativo, sesgo de estabilidad y sesgo de disponibilidad. Los algoritmos de aprendizaje automático de baja variabilidad incluyen regresión lineal, regresión logística y análisis diferencial lineal.

¿Cuáles son los 3 tipos de tendencias de aprendizaje automático?

Tres tipos de sesgo son el sesgo de información, el sesgo selectivo y la confusión.

¿Cómo puede el aprendizaje automático reducir el sesgo y la varianza?

Es imposible tener un modelo de aprendizaje automático con baja inclinación y baja variabilidad. Para minimizar el sesgo en el aprendizaje automático, puede elegir el modelo de aprendizaje correcto o usar el conjunto de datos de entrenamiento adecuado.

¿Cuáles son los cuatro tipos de sesgo en el aprendizaje automático?

Los cuatro tipos de sesgo incluyen sesgo selectivo, oscilaciones, sesgo de medición, sesgo de recuerdo y muchos más.