কন্টেন্ট
প্রশ্ন:
মেশিন শেখার ক্ষেত্রে পক্ষপাত বনাম ভেরিয়েন্স কেন গুরুত্বপূর্ণ?
উত্তর:
মেশিন লার্নিংয়ের "পক্ষপাত" এবং "বৈকল্পিক" পদগুলি বোঝা ইঞ্জিনিয়ারদের মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলিকে আরও বেশি সম্পূর্ণরূপে মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি তাদের উদ্দেশ্যযুক্ত উদ্দেশ্যে পরিবেশন করতে সহায়তা করে। বায়াস বনাম ভেরিয়েন্স গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলির কিছু ট্রেড-অফ পরিচালনা করতে সহায়তা করে যা নির্ধারিত সিস্টেমটি এন্টারপ্রাইজ ব্যবহার বা অন্য উদ্দেশ্যে কার্যকর হতে পারে তা নির্ধারণ করে।
পক্ষপাতিত্ব বনাম বৈকল্পিক ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে, এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই দুটি সমস্যাই বিভিন্ন ফলাফলের সাথে ডেটা ফলাফলের সাথে আপোস করতে পারে।
বায়াসকে এমন সমস্যা হিসাবে বর্ণনা করা যেতে পারে যা ফলস্রুতিযুক্ত ক্লাস্টারগুলির ফলাফল দেয় - এটি এমন একটি পরিস্থিতি যেখানে মেশিন লার্নিং অনেকগুলি ফলাফল নির্ভুলতার সাথে ফিরিয়ে দিতে পারে, তবে নির্ভুলতার দিক থেকে চিহ্নটি মিস করে। বিপরীতে, বৈকল্পিকতা তথ্যের একটি "ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা" - এটি একটি বন্যতা, এমন একটি তথ্য যা বিভিন্ন ফলাফল দেখায়, যার কয়েকটি সঠিক হতে পারে তবে বেশিরভাগই সামগ্রিক ফলাফলকে কম করার জন্য নির্ভুলতার একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলের বাইরে চলে আসবে will সঠিক এবং আরও অনেক কিছু "গোলমাল।"
প্রকৃতপক্ষে, বৈকল্পিক বর্ণনা দেওয়ার জন্য কিছু বিশেষজ্ঞ ব্যাখ্যা করেছেন যে বৈকল্পিক ফলাফলগুলি "গোলমাল অনুসরণ করে", যেখানে উচ্চ পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফলগুলি ডেটা সেটগুলি অন্বেষণের পক্ষে খুব বেশি যায় না। বৈষম্যের সমস্যার সাথে বৈষম্যের সমস্যাটির বিপরীতে এই আরেকটি উপায় - বিশেষজ্ঞ পক্ষপাতিত্বকে আন্ডারফিটিংয়ের সাথে যুক্ত করেন, যেখানে সিস্টেমটি অনুকূল ফলাফলগুলির সেট অন্তর্ভুক্ত করার জন্য যথেষ্ট নমনীয় হতে পারে না। বিপরীতে, বৈকল্পিকতা এক ধরণের বিপরীত হবে - যেখানে ওভারফিটিং সিস্টেমটিকে অনেক নাজুক এবং নাজুক করে তোলে প্রচুর গতিশীল পরিবর্তনকে প্রতিরোধ করতে।জটিলতার এই লেন্সগুলির মাধ্যমে পক্ষপাত বনাম বৈচিত্রটি দেখে, প্রকৌশলীরা কীভাবে কোনও সিস্টেমকে এটি খুব জটিল নয়, খুব সহজ নয়, কেবল যথেষ্ট জটিল করে তুলতে পারেন তা কীভাবে উপযুক্ত করতে পারে তা নিয়ে ভাবতে পারেন।
এই দুটি উপায় যে পক্ষপাত বনাম বৈচিত্রের দর্শনটি মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি ডিজাইনে কার্যকর is ফলাফল প্রয়োগের সামগ্রিক সেটগুলি প্রয়োগ করা হয় যা তারা প্রয়োগ করা হয় তার জন্য নির্ভুল ফলাফল পাওয়ার চেষ্টা করার জন্য মেশিন পক্ষপাতিত্ব নিয়ে কাজ করা সর্বদা গুরুত্বপূর্ণ। অত্যন্ত বিক্ষিপ্ত বা ছড়িয়ে ছড়িয়ে পড়া বা ছড়িয়ে পড়া ফলাফলের বিশৃঙ্খলা বা বন্যতা নিয়ন্ত্রণ করার চেষ্টা এবং যে কোনও সিস্টেমে গোলমাল মোকাবেলা করার ক্ষেত্রে বৈকল্পিকের দিকে নজর দেওয়া সর্বদা গুরুত্বপূর্ণ।