Bitte erläutern Sie Voreingenommenheit und Varianz in Bezug auf maschinelles Lernen.
user
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.
assistant
Was sind einige gute kostenlose Online-Ressourcen, die ich nutzen kann, um mehr darüber zu verstehen, wie KI und maschinelles Lernen funktioniert?
user
Die Liste unten sind ein paar kostenlose Online-Ressourcen, die Sie nutzen können, um mehr über KI und maschinelles Lernen zu lernen: Coursera: Coursera ist eine Online-Lernplattform, die Kurse und Spezialisierungen auf maschinelles Lernen und KI bietet. Sie können Kurse von Top-Universitäten und Institutionen auf der ganzen Welt nehmen, und viele der Kurse sind kostenlos zu auditieren. edX: edX ist eine weitere Online-Lernplattform, die eine breite Palette von Kursen und Programmen in maschinellem Lernen und KI anbietet. Viele der Kurse sind kostenlos zu auditieren, und Sie können Zertifikate und sogar volle Grade über die Plattform erwerben. TensorFlow: TensorFlow ist eine Open-Source-Maschinenlernbibliothek, die von Google entwickelt wurde. Sie bieten eine Reihe von Ressourcen auf ihrer Website, einschließlich Tutorials, Dokumentation und Kurse, die Ihnen helfen können, mehr über maschinelles Lernen zu lernen. MIT OpenCourseWare: MIT bietet eine Reihe von Kursen auf ihrer OpenCourseWare Plattform, einschließlich mehrere über maschinelles Lernen und KI. Diese Kurse sind frei zugänglich, um Videovorträgungen, Kursmaterialien und Aufträge zu erhalten. Khan Academy bietet eine breite Palette von kostenlosen Online-Kursen, um kostenlose Kurse und Tutoren zu erhalten.
assistant