Unit 5 7 Occam's RazorYouTube↗  IA↗(long shot)
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J'espère que vous avez deviné que c'était la fonction A.
E spero che abbiate pensato alla funzione A.
Même si les deux fonctions décrivent parfaitement les données
Anche se entrambe descrivono perfettamente i dati
B est beaucoup plus complexe que A.
B è molto più complessa di A.
En fait, en dehors des données
In effetti, al di fuori dei dati
B semble tendre vers l'infini négatif beaucoup plus rapidement
B sembra andare a meno infinito molto più veloce
que ces points de données
di questi punti
et se rapproche de l'infini positif beaucoup plus vite
ed a più infinito molto più veloce
que ces points de données ci.
di questi punti qui.
Et entre les deux
Ed in mezzo
nous avons des oscillations importantes
abbiamo ampie oscillazioni
qui ne correspondent à aucune donnée.
che non corrispondono a nessun dato.
Je dirais donc que
Quindi direi
A est préférable.
A è preferibile.
La raison pour laquelle j'ai posé cette question
Il motivo per cui ho posto questa domanda
c'est à cause de quelque chose appelé Rasoir d'Occam.
è che esiste una cosa chiamata rasoio di Occam.
Occam peut être orthographié de différentes façons.
("Occam" può essere scritto in molti modi diversi)
Et ce d'Occam dit, c'est que
E quello che dice Occam è che
toutes choses étant égales
quando tutto il resto è equivalente
choisissez l'hypothèse la moins complexe.
scegli l'ipotesi più semplice.
Maintenant, dans la pratique
Ora in pratica
il ya en fait un compromis
c'è effettivamente un compromesso
entre un ajustement aux données vraiment bon
tra una buona corrispondenza con i dati
et une faible complexité.
ed una bassa complessità.
Laissez-moi vous illustrer cela
Fatemelo illustrare
par un exemple hypothétique.
con un ipotetico esempio.
Considérons le graphique suivant
Considera il grafico seguente
où l'axe horizontal dénote
dove l'asse orizontale rappresenta
la complexité de la solution.
la complessità della soluzione
Par exemple, si vous utilisez des polynômes
Per esempio, se si utilizzano i polinomi
cela pourrait être un polynôme de degré élevé ici
questo potrebbe essere un polinomiale di alto grado
et peut-être une fonction linéaire par ici
e magari qui avrei una funzione lineare
qui est un polynôme de faible degré
che è un polinomio di basso grado
l'erreur sur les données d'apprentissage
l'errore nei dati di addestramento
a tendance à aller comme ça.
tende ad andare in questo modo. Più complessa è l'ipotesi che si consente più si può adattare ai vostri dati. Tuttavia, in realtà
l'errore di generalizzazione su dati sconosciuti tende ad andare in questo modo. E' la somma dell'errore dei dati di addestramento e un'altra funzione
che si chiama errore di overfitting (eccessivo addestramento). Non a caso la migliore complessità si ottiene dove l'errore di generalizzazione è minimo.
Ci sono metodi per calcolare l'errore di overfitting. Appartengono ad un campo della statistica sotto il nome di metodi della varianza di Bayes.
Tuttavia, nella pratica spesso vi è dato solo l'errore dei dati di addestramento. Succede che se non si trova il modello che minimizza l'errore dei dati di addestramento
ma che invece spinge indietro la complessità l'algoritmo tende a funzionare meglio e questo è qualcosa che studieremo un po' in questa classe.
Tuttavia, questa diapositiva è molto importante per chiunque faccia apprendimento automatico nella pratica. Se avete a che fare con i dati e avete modi per adattare i vostri dati
sappiate che l'overfitting è una delle principali cause di basse prestazioni di un algoritmo di apprendimento automatico. Vi do degli esempi tra un secondo.
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