(Top Banner Ad)
bias-variance tradeoff
C1
Noun C1 Khoa học máy tính, Thống kê

bias-variance tradeoff

UK: /ˈbaɪəs ˈveəriəns ˈtreɪdˌɒf/ • US: /ˈbaɪəs ˈvɛriəns ˈtreɪdˌɔf/

Nghĩa tiếng Việt

sự đánh đổi giữa sai số hệ thống và phương sai cân bằng sai lệch-phương sai
Advanced (C1)
(Content Banner Ad)

Definition & Meaning

English Definition

The problem of simultaneously minimizing two sources of error that prevent supervised learning algorithms from generalizing beyond their training set: the bias, which is error from erroneous assumptions in the learning algorithm, and the variance, which is error from sensitivity to small fluctuations in the training set.

Vietnamese Meaning

Sự đánh đổi giữa sai lệch và phương sai là vấn đề đồng thời giảm thiểu hai nguồn gốc lỗi khiến các thuật toán học có giám sát không thể khái quát hóa ngoài tập huấn luyện của chúng: sai lệch (bias), là lỗi từ các giả định sai lầm trong thuật toán học và phương sai (variance), là lỗi từ độ nhạy đối với các biến động nhỏ trong tập huấn luyện.

Media Context

Interactive Examples (Tap video to Pause/Play).

Examples

  • "The bias-variance tradeoff is a central concept in machine learning."

    "Sự đánh đổi giữa sai lệch và phương sai là một khái niệm trung tâm trong học máy."

  • "A model with high variance is likely to overfit the training data."

    "Một mô hình có phương sai cao có khả năng quá khớp với dữ liệu huấn luyện."

  • "Increasing model complexity can reduce bias but increase variance."

    "Tăng độ phức tạp của mô hình có thể làm giảm sai lệch nhưng làm tăng phương sai."

Word Family (Họ từ)

POSWordMeaning
Noun bias Độ lệch, thiên vị (khi mô hình quá đơn giản)
Noun variance Phương sai (độ nhạy của mô hình với sự thay đổi của dữ liệu huấn luyện)
Verb trade off Đánh đổi, trao đổi
Adjective biased Bị lệch, có thiên kiến
Noun overfitting Hiện tượng quá khớp (liên quan đến phương sai cao)

Related Words

overfitting (quá khớp (khớp dữ liệu huấn luyện quá sát))underfitting (khớp thiếu (khớp dữ liệu huấn luyện không đủ sát))generalization (khả năng khái quát hóa)

Subject Area

Khoa học máy tính, Thống kê

Etymology (Nguồn gốc)

English (Statistics)
Bias (Conceptualized 19th Century)
English (Statistics)
Variance (Conceptualized early 20th Century)
English (Machine Learning Theory)
Bias-Variance Tradeoff (Coined late 20th Century)

Nguồn gốc Khoa học Dữ liệu

Không giống các từ có nguồn gốc cổ xưa, 'bias-variance tradeoff' là một khái niệm kỹ thuật hiện đại. Nó nổi lên trong lĩnh vực thống kê và sau đó trở thành nền tảng trong Học máy (Machine Learning). Khái niệm này mô tả sự cân bằng cố hữu mà các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt: liệu nên xây dựng một mô hình đơn giản (nguy cơ bị 'độ lệch' cao, không học đủ dữ liệu) hay một mô hình phức tạp (nguy cơ bị 'phương sai' cao, quá khớp với dữ liệu huấn luyện và dự đoán kém trên dữ liệu mới).

Usage Note

Thuật ngữ này được sử dụng rộng rãi trong học máy và thống kê để mô tả sự cân bằng cần thiết giữa việc làm cho một mô hình đủ phức tạp để nắm bắt các mối quan hệ quan trọng trong dữ liệu (giảm sai lệch) và tránh việc làm cho nó quá phức tạp đến mức nó bắt đầu khớp với nhiễu trong dữ liệu (tăng phương sai). Việc tìm kiếm sự cân bằng tối ưu là chìa khóa để tạo ra các mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu chưa từng thấy.

Prepositions

in with

‘in’ được dùng để chỉ ngữ cảnh hoặc lĩnh vực mà sự đánh đổi này xảy ra, ví dụ: 'the bias-variance tradeoff in machine learning'. ‘with’ thường được sử dụng khi thảo luận về cách các kỹ thuật khác nhau ảnh hưởng đến sự đánh đổi, ví dụ: 'techniques to deal with the bias-variance tradeoff'.

Collocations (Từ đi kèm)

Verb + bias-variance tradeoff
  • manage manage the bias-variance tradeoff
    (quản lý sự đánh đổi độ lệch – phương sai)
  • address address the bias-variance tradeoff
    (giải quyết sự đánh đổi độ lệch – phương sai)
  • understand understand the bias-variance tradeoff
    (hiểu rõ sự đánh đổi độ lệch – phương sai)
Adjective + bias-variance tradeoff
  • optimal optimal bias-variance tradeoff
    (sự đánh đổi độ lệch – phương sai tối ưu)
  • intrinsic intrinsic bias-variance tradeoff
    (sự đánh đổi độ lệch – phương sai cố hữu/tự nhiên)
  • classic the classic bias-variance tradeoff
    (sự đánh đổi độ lệch – phương sai kinh điển)

Idioms

  • The bias-variance dilemma

    Tình thế tiến thoái lưỡng nan về độ lệch – phương sai

    "Choosing the right complexity level often leads to the bias-variance dilemma."

    (Việc chọn mức độ phức tạp phù hợp thường dẫn đến tình thế tiến thoái lưỡng nan về độ lệch – phương sai.)

  • Navigating the bias-variance tradeoff

    Điều hướng/xử lý sự đánh đổi độ lệch – phương sai

    "Data scientists spend significant time navigating the bias-variance tradeoff using regularization techniques."

    (Các nhà khoa học dữ liệu dành nhiều thời gian xử lý sự đánh đổi này bằng cách sử dụng các kỹ thuật điều chuẩn hóa.)

Interactive Flashcard

Click the card to flip and test your memory.

bias-variance tradeoff

Noun
Lật mặt

Sự đánh đổi giữa sai lệch và phương sai là vấn đề đồng thời giảm thiểu hai nguồn gốc lỗi khiến các thuật toán học có giám sát không thể khái quát hóa ngoài tập huấn luyện của chúng: sai lệch (bias), là lỗi từ các giả định sai lầm trong thuật toán học và phương sai (variance), là lỗi từ độ nhạy đối với các biến động nhỏ trong tập huấn luyện.

"The bias-variance tradeoff is a central concept in machine learning."

Nghe phát âm

Grammar Rules

No specific grammar rules found for this term.

Cultural Context

Khám phá các khía cạnh văn hóa và xã hội thú vị xoay quanh từ "bias-variance tradeoff".

Nguyên tắc cơ bản của Học máy

Trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML), 'bias-variance tradeoff' là một trong những nguyên tắc cốt lõi nhất. Nó không chỉ là một công thức toán học mà còn là kim chỉ nam cho việc thiết kế mô hình. Việc hiểu và tối ưu hóa sự đánh đổi này là yếu tố quyết định liệu mô hình dự đoán có hiệu quả trong thế giới thực hay không.

Bài học về Sự cân bằng

Khái niệm này còn có ý nghĩa rộng hơn trong việc ra quyết định. Nó phản ánh hành động cân bằng giữa 'đơn giản hóa quá mức' (High Bias – dễ hiểu nhưng thiếu chính xác) và 'làm phức tạp hóa quá mức' (High Variance – chính xác trong một trường hợp cụ thể nhưng không thể khái quát hóa). Đây là bài học được áp dụng từ mô hình dữ liệu cho đến các chiến lược kinh doanh.