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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。
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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。
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AIと機械学習の仕組みについて詳しく理解するために使用できる優れた無料のオンラインリソースは何ですか？
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Andrew NGのオンラインコースの機械学習はCourseraで無料で、講義もYouTubeにあります。非常に高度に引用された研究者による機械学習に関する古典的な教科書は、クリストファー・ビショップによるパターン認識と機械学習です。最もよく知られている人工知能の教科書は、Stuart J. RussellとPeter Norvigによる人工知能、現代的なアプローチです。ただし、人工知能の広範なビューがどのタイムマシンであるかを合理的に作用させることができるため、非常に長いので、関心のある対象でのみ見られるのが最善です。この場合、一般的には大量のオンラインリソースのために、学習したい正確なトピックの特定の内訳が役立ちます。たとえば、人工知能や機械学習の他の部分よりもニューラルネットワークに興味がある場合は、イアングッドフェローヨシュアベンギオとアーロンクールビルによる深い学習が一般的に推奨されます。注目を集めた研究論文は、多くの現代のニューラルネットワークにとって重要な注意メカニズムを理解するのにも役立ちます。