Slovník výrazov AI/Základy strojového učenia

Základy strojového učenia

vzorka

Anglický výraz sample

pokročiléheslo č. 785 otázok a odpovedí2 odborné zdroje

Presná definícia

Čo znamená vzorka?

Vzorka je konečný súbor pozorovaní získaný z určenej populácie alebo rozdelenia, na ktorom sa vykonáva odhad, učenie či hodnotenie. V strojovom učení môže slovo označovať aj jednotlivé pozorovanie, preto musí dokumentácia uviesť význam. Reprezentatívnosť vzorky neurčuje iba jej veľkosť: závisí od rámca výberu, pravdepodobnosti zahrnutia, závislostí medzi prípadmi a mechanizmu chýbania.

Skúsenosť a kontext

Ako sa pojem používa v praxi

Pri odhade dopytu nemožno považovať všetky zaznamenané nákupy za náhodnú vzorku zákazníkov: chýbajú ľudia, ktorí obchod nenavštívili, a kampane menia pravdepodobnosť pozorovania. Tím preto opíše cieľovú populáciu, obdobie a kanály, porovná zastúpenie segmentov a uchová váhy výberu. Veľkosť sa plánuje podľa požadovanej presnosti a zriedkavých skupín, nie iba podľa celkového počtu riadkov. Pri opakovaných meraniach sa neistota počíta na úrovni zákazníka. Nový zber sa cieli na medzery, ktoré znižujú použiteľnosť modelu, nie na ľahko dostupné ďalšie kópie.

Overiteľnosť

Odborné zdroje

  1. NIST SP 1270 · Managing Bias in AInvlpubs.nist.gov
  2. Shalev-Shwartz & Ben-David · Understanding MLcs.huji.ac.il

Praktické odpovede

Často kladené otázky

Je vzorka jeden príklad alebo celý súbor?

Používajú sa oba významy; text musí určiť, ktorý má na mysli.

Zaručí veľká vzorka reprezentatívnosť?

Nie. Veľký, ale selektívny súbor presne odhaduje nesprávnu populáciu.

Čo je cieľová populácia?

Súbor prípadov, na ktoré sa majú výsledky modelu prenášať.

Prečo vadia opakované merania?

Znižujú efektívny počet nezávislých informácií a menia neistotu odhadu.

Kedy je chýbanie kritické?

Keď pravdepodobnosť pozorovania súvisí s príznakom alebo výsledkom dôležitým pre úlohu.