Bitte erläutern Sie Voreingenommenheit und Varianz in Bezug auf maschinelles Lernen.
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Im maschinellen Lernen, Bias und Varianz sind zwei Fehlerquellen, die die Leistung eines Modells beeinflussen können. Bias bezieht sich auf den Fehler, der eingeführt wird, indem man ein reales Problem mit einem vereinfachten Modell annähert. Ein Modell mit hoher Verzerrung neigt dazu, die Daten zu übersimplifizieren, und es kann zu schlechten Vorhersagen führen, da es die komplexen Beziehungen, die in den Daten vorhanden sind, verpasst. Hohe Verzerrung kann Unteranpassung verursachen, was bedeutet, dass das Modell die zugrunde liegenden Muster in den Daten nicht erfassen kann. Varianz hingegen bezieht sich auf den Fehler, der durch die Empfindlichkeit des Modells gegenüber den Trainingsdaten eingeführt wird. Ein Modell mit hoher Varianz passt sehr gut zu den Trainingsdaten, aber es kann nicht gut zu neuen, unsichtbaren Daten verallgemeinern. Dies liegt daran, dass das Modell die Trainingsdaten übertrifft, das Geräusch und Ausreißer in den Daten anstatt der zugrunde liegenden Muster auswendig macht. Hohe Varianz kann zu schlechten Vorhersagen führen, da das Modell nicht über die Trainingsdaten extrapolieren kann.
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Was sind einige gute kostenlose Online-Ressourcen, die ich nutzen kann, um mehr darüber zu verstehen, wie KI und maschinelles Lernen funktioniert?
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Andrew Ng Online-Kurs Machine Learning ist kostenlos auf Coursera und die Vorlesungen sind auch auf Youtube. Ein klassisches Lehrbuch über maschinelles Lernen von einem sehr zitierten Forscher ist Pattern Recognition und maschinelles Lernen von Christopher Bishop. Das bekannteste Lehrbuch für künstliche Intelligenz ist Künstliche Intelligenz, ein moderner Ansatz, von Stuart J. Russell und Peter Norvig. Allerdings ist es sehr lang, weil es einen breiten Blick auf künstliche Intelligenz braucht, um jede Zeit Maschinen können rational zu handeln, und so wäre am besten nur in den Themen des Interesses betrachtet werden. Eine spezifische Aufschlüsselung der genauen Themen, die Sie lernen möchten, kann in diesem Fall und im Allgemeinen aufgrund der großen Mengen an Online-Ressourcen hilfreich sein. Zum Beispiel, wenn Sie mehr Interesse an Neuronalen Netzwerken als der Rest der Künstlichen Intelligenz und maschinelles Lernen sind, Deep Learning von Ian Goodfellow Yoshua Bengio und Aaron Courville wird allgemein empfohlen.
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