human
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。
gpt
機械学習では、バイアスとは、モデルの予測値と実際の値の違いを指します。これは、モデルの単純化された仮定または不十分な複雑さが原因で発生する可能性があります。一方、分散とは、トレーニングデータの小さな変動に対するモデルの感度を指し、これにより、過剰適合および不十分な一般化パフォーマンスをもたらす可能性があります。本質的に、バイアスと分散は、最適なモデルパフォーマンスを実現するためにバランスをとる必要がある2つの競合するエラーの原因です。
human
なぜ過剰適合が望ましくない財産なのかという一般的な例を教えてください。
gpt
機械学習モデルが過度に複雑であるか、特定のデータセットでトレーニングが多すぎる場合、過剰適合が発生し、目に見えないデータに適していないトレーニングデータのモデル学習パターンが生じます。これにより、新しいデータの予測を行うために使用されると、モデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。この例は、非常に複雑な猫の画像のデータセットで訓練されたモデルである可能性があるため、トレーニングセットで個々の猫を認識することが学習されていますが、一般的に猫を認識できないため、作るために使用されるとパフォーマンスが低下します。猫の画像の新しいデータセットの予測。