機械学習に関連するバイアスと差異を説明してください。
機械学習では、バイアスと分散は、モデルのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるエラーの2つのソースです。

バイアスとは、実生活の問題を単純化されたモデルに近似することによって導入されるエラーを指します。バイアスが高いモデルは、データを過度に単純化する傾向があり、データに存在する複雑な関係を見逃しているため、予測が不十分になる可能性があります。高いバイアスは体力を引き起こす可能性があります。つまり、モデルはデータ内の根本的なパターンをキャプチャできません。

一方、分散は、トレーニングデータに対するモデルの感度によって導入されるエラーを指します。分散が高いモデルは、トレーニングデータに非常によく適合しますが、目に見えない新しいデータには一般化されません。これは、モデルがトレーニングデータを過剰に抑え、基礎となるパターンではなくデータのノイズと外れ値を記憶しているためです。モデルがトレーニングデータを超えて外挿することはできないため、高い分散は予測不良につながる可能性があります。

理想的には、バイアスが低く、分散が低いモデルが必要であり、新しい目に見えないデータによく一般化できます。これはしばしば「バイアス分散トレードオフ」と呼ばれ、2つのエラーソース間の最適なバランスを見つけようとします。これは、適切なアルゴリズムを選択し、モデルのハイパーパラメーターを調整し、手元の問題を表すトレーニングデータセットを選択することで実現できます。