誘導バイアス
学習アルゴリズムが、観測データから目に見えない事例までを一般化するために使用する一連の仮定。
Definition
どのモデルにも、一般化の指針となるバイアス (カーネル法における平滑性の仮定や KNN における局所性の仮定など) が組み込まれています。帰納的バイアスを認識することは、ガバナンスチームがドメインに適したアルゴリズムを選択し、障害モードを理解するのに役立ちます。また、確実に学習するにはどれだけのデータが必要か、特定のタスクではどのモデルクラスが体系的にパフォーマンスが低下しているかもわかります。
Real-World Example
時系列チームが自己回帰モデルを選択するのは、その帰納バイアスが時間的連続性を前提としており、フィードフォワードNNよりも株価データの適合度が高いためです。今後の監査に備えて、この選択をモデル選択の根拠として文書化し、モデルのバイアスがドメイン知識と一致していることを確認します。
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