Diskussion zum Artikel "Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 3): Eine neue Perspektive auf irreduzible Fehler"

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Neuer Artikel Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 3): Eine neue Perspektive auf irreduzible Fehler :

Dieser Artikel wirft einen neuen Blick auf eine verborgene, geometrische Fehlerquelle, die im Stillen jede Vorhersage Ihrer Modelle beeinflusst. Indem wir die Messung und Anwendung von Prognosen des maschinellen Lernens im Handel überdenken, zeigen wir, wie diese übersehene Perspektive schärfere Entscheidungen, höhere Renditen und einen intelligenteren Umgang mit Modellen, die wir bereits zu verstehen glaubten, ermöglichen kann.

In diesem Artikel wird der Leser mit den fortgeschrittenen Einschränkungen aktueller Modelle für maschinelles Lernen vertraut gemacht, die den Lehrkräften nicht ausdrücklich vermittelt werden, bevor sie diese Modelle einsetzen. Der Bereich des maschinellen Lernens wird von mathematischer Notation und Literatur dominiert. Und da es viele Abstraktionsebenen gibt, von denen aus ein Praktiker lernen kann, ist der Ansatz oft unterschiedlich. So studieren manche Praktiker maschinelles Lernen einfach mit Hilfe von High-Level-Bibliotheken wie scikit-learn, die einen einfachen und intuitiven Rahmen für die Verwendung von Modellen bieten, während sie von den mathematischen Konzepten, die ihnen zugrunde liegen, abstrahieren.

Je nach dem Grad der Beherrschung und dem Ausmaß an Kontrolle, das der Praktizierende wünscht, müssen diese Abstraktionen jedoch manchmal entfernt werden, um zu sehen, was wirklich unter der Haube vor sich geht. Daher ist bei jedem Projekt, das Modelle des maschinellen Lernens beinhaltet, der irreduzible Fehler immer vorhanden, auch wenn er selten direkt erwähnt wird.

Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana