Induktiver Bias
Der Satz von Annahmen, die ein Lernalgorithmus verwendet, um beobachtete Daten auf unsichtbare Ereignisse zu verallgemeinern.
Definition
Jedes Modell beinhaltet Verzerrungen — z. B. Glattheitsannahmen in Kernelmethoden oder Lokalität in KNN —, die die Generalisierung leiten. Die Erkennung induktiver Verzerrungen hilft den Führungsteams dabei, für die jeweilige Domäne geeignete Algorithmen auszuwählen und die Fehlerursachen zu verstehen. Es gibt auch Aufschluss darüber, wie viele Daten benötigt werden, um zuverlässig zu lernen, und welche Modellklassen bei bestimmten Aufgaben möglicherweise systematisch schlechter abschneiden.
Real-World Example
Ein Zeitreihenteam entscheidet sich für ein autoregressives Modell, weil seine induktive Verzerrung von zeitlicher Kontinuität ausgeht, sodass Aktienkursdaten besser passen als ein Feedforward NN. Sie dokumentieren diese Wahl in ihrer Begründung für die Modellauswahl für zukünftige Prüfungen und stellen sicher, dass die Verzerrung des Modells mit dem Fachwissen in den Fachgebieten übereinstimmt.
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