Önlemsel ticaret, derin öğrenme dahil olmak üzere makine öğreniminde temel bir kavramdır. Eğitim verilerine uyma ve yeni verilere genelleme yeteneği arasındaki dengeyi açıklar.Bu ticaret, görünmeyen veriler üzerinde iyi performans gösteren modeller tasarlamaya yardımcı olur.
Bias Nedir?
Bias, basitleştirilmiş bir modelle gerçek dünya problemini ortaya koyan hataları ifade eder. Yüksek önyargı, modelin verideki alt kalıpları yakalamadığı yerde, derin öğrenmede, aşırı basitleştirilmiş modeller veya yetersiz eğitim yüksek önyargıya yol açabilir.
Variance nedir?
Farklı veri kümelerinde eğitim verildiğinde bir modelin tahminlerinin ne kadar değiştiğini ölçmek. Yüksek değişkenlik, modelin eğitim verilerindeki dalgalanmalara duyarlı olduğunu gösterir, çoğu zaman aşırı yüklemeye yol açar. Deep sinir ağları, birçok parametreye sahip olan yüksek değişkenliğe eğilimlidir.
Balancing Bias ve Variance
En iyi performans, önyargı ve varyantasyon içerir. Düşük önyargı ve düşük değişkenli bir model, normalleşme, düşüş ve çapraz-validasyon gibi teknikler elde etmek için idealdir.
Pratik Implikasyonlar
Örneğin, önyargı değiştirici ticari rehberleri modelleme ve eğitim stratejileri anlamak, örneğin, artan model karmaşıklığı önyargıyı azaltır ancak modelin değişkenliğini artırabilir. Conversely, modeli basitleştirmek, varyansamasını azaltabilir, ancak önyargıyı artırmak için uygundur. Proper ayar en iyi genelleştirme performansı için önemlidir.