การแลกเปลี่ยนความลําเอียงเป็นหลักการพื้นฐานในการเรียนรู้ของเครื่อง ที่มีผลต่อวิธีการที่ดีต้นแบบกระทํากับข้อมูลที่มองไม่เห็น
บิ อัส กับ วา เวียส คือ อะไร?
[FLT: 0] Bisa พาดพิงถึงความผิดพลาดที่เริ่มใช้โดยการจัดเพิ่มปัญหาโลกแห่งความเป็นจริงด้วยแบบจําลองที่ง่าย
[FLT: 0] Varriance ระบุว่าการคาดการณ์ของโมเดลจะเปลี่ยนไปมาก หากได้รับการฝึกจากชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน ความแปรปรวนสูงสามารถนําไปสู่การรบกวนที่มากเกินไป ซึ่งแบบจําลองสามารถจับสัญญาณรบกวนแทนสัญญาณที่แท้จริง
บา ลา ริง บิ อัส และ วา ริ เอ อร์
การ ทํา อย่าง นั้น อาจ ทํา ให้ ง่าย ขึ้น แต่ การ ทํา อย่าง นั้น อาจ เป็น เรื่อง ซับ ซ้อน เกิน ไป.
ผู้เชี่ยวชาญมักปรับความซับซ้อนของแบบจําลอง เช่น การเลือกอัลกอริทึมหรือความไวแสงที่ต่ําที่สุด
กลยุทธ์ ที่ ใช้ ได้ ผล
วิธีทั่วไปบางอย่างที่จะพูดถึง การลดความลําเอียง รวมถึง:
- ใช้การข้ามผ่าน เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
- การ ใช้ เทคนิค การ ทํา ให้ เป็น ปกติ เพื่อ ป้องกัน การ ทํา ให้ เกิน ความ สามารถ
- เลือกแบบจําลองที่ง่ายกว่า สําหรับสถานการณ์ความแปรผันสูง
- เพิ่มข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อลดความแปรผัน