Публикации по теме 'bias'
Компромисс смещения и дисперсии
Каждый энтузиаст машинного обучения или любой, кто ищет работу в этом секторе, наверняка слышал об этом термине либо в интервью, либо где-то читал. Что такое компромисс смещения и дисперсии?
Теперь не волнуйтесь, эта статья поможет вам и может в значительной степени развеять ваши сомнения. Итак, давайте погрузимся и поймем, что это такое.
Что такое смещение? Смещение – это разница между значениями, предсказанными нашей моделью машинного обучения, и правильными значениями. Если..
Различные типы смещения ML и способы его обнаружения
Различные типы смещения ML и способы его обнаружения
В этой первой части глубокого погружения в область предубеждений машинного обучения Сергей Поспелов, руководитель практики искусственного интеллекта Exadel, рассматривает, что такое предубеждения машинного обучения и как мы можем лучше обнаружить их в источнике, чтобы в конечном итоге смягчить их негативные последствия.
По мере того, как мы приближаемся к технологическому будущему, масштабы использования искусственного..
Как смещение и дисперсия влияют на производительность модели
Демистификация предвзятости и дисперсии с помощью визуальных эффектов
Много усилий и времени тратится на предварительную обработку данных и последующее обучение модели. После всех этих усилий было бы очень неприятно, если бы наша модель не работала хорошо ни на обучающем, ни на тестовом наборе данных. Мы пытаемся проводить различные эксперименты, например изменять пространство признаков или модель, даже не зная, в чем проблема.
Предвзятость
Его можно определить как тенденцию..
Краткая история о том, почему вы всегда должны подвергать сомнению свои данные
Предвзятые образцы могут убить ваши проекты по науке о данных. Представьте, что вы решили создать приложение для визуального распознавания, встроенное в приложение для смартфона. Пользователи могут использовать приложение, навести камеру своего телефона на гриб, и приложение сообщит им, является ли найденный ими гриб ядовитым или съедобным.
Модель визуального распознавания внутри приложения, конечно же, нуждается в обучающих данных. Вы решили собрать изображения грибов, которые люди..
Давайте перестанем тратить время на приписывание индивидуальности алгоритмам
Мы пришли к выводу, что алгоритмы каким-то образом делают вещи лучше, чем люди, но ведь, как сказал Артур Кларк , любая достаточно продвинутая технология неотличима от магии . Короче говоря, широко распространенное невежество в отношении того, что такое алгоритм, привело к широко распространенному непониманию того, что они могут делать, о чем я уже писал в других случаях .
Приключения Tensorflow.js n00b: Часть I: Плохая идея
Дэвид Вайнбергер, независимый технический писатель, в настоящее время работает писателем в рамках инициативы Google People + AI Research (PAIR). Во время своей постоянной резидентуры он рассматривает технологии машинного обучения в более широком контексте социальных проблем и идей и документирует свой опыт с использованием новых инструментов машинного обучения, от What-If до Tensorflow.js . Его мнение является его собственным и не обязательно отражает точку зрения Google. (..
Оптимизация производительности модели за счет компромисса смещения и дисперсии: стратегии для точного и надежного…
В этой статье мы исследуем критические концепции систематической ошибки и дисперсии, их влияние на производительность модели и эффективные стратегии для получения точных и надежных прогнозов. Важно найти правильный баланс между простотой и сложностью, чтобы создавать модели, которые…
