Bias
´º·±ÀÇ È°¼ºÈ¿¡´Â ¿ÜºÎ ÀÚ±Ø »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó Æí°ß (bias) µµ °ü¿©ÇÑ´Ù. »ç¶÷µéÀÌ ¾î¶² °áÁ¤À» ÇÒ ¶§¿¡´Â ÁÖ¾îÁø Á¤º¸¿Í ±× Á¤º¸¿¡ ´ëÇÑ Æí°ß¿¡ Á¿ìµÇ¾î ÆÇ´ÜÀ» ÇÏ´Â °æÇâÀÌ ÀÖ´Ù. ¿¹¸¦µé¸é, °ÅÁþ¸»À» ÀÚÁÖÇÏ¿© ½Å·Ú°¨ÀÌ ¶³¾îÁø »ç¶÷ÀÌ ¼³È¤ Áø½ÇÀ» ¾ê±âÇÏ´õ¶óµµ ÀÌ¹Ì ±× »ç¶÷ÀÌ °ÅÁþ¸»ÀïÀ̶ó´Â Æí°ßÀÌ Àֱ⠶§¹®¿¡ ¿ì¸®´Â ±× »ç¶÷ÀÇ ¸»À» ¼±¶æ ¹ÏÁö ¾ÊÀ» °ÍÀÌ´Ù. ±×·¯³ª ½Å·Ú¼ºÀÌ ÀÖ´Â »ç¶÷ÀÌ °°Àº ¾ê±â¸¦ ÇÑ´Ù¸é ¿ì¸®´Â ±×¸»À» ¹Ï°ÔµÈ´Ù. ÀÌó·³ ½Å°æ¸Á¿¡¼´Â µ¿ÀÏÇÑ Àڱؿ¡ ´ëÇØ¼µµ Æí°ß Áï, ÀÌ¹Ì Çü¼ºµÇ¾î ÀÖ´Â ½Ã³À½ºÀÇ ¿¬°á °µµ¿¡ µû¶ó ´Ù¸¥ °á°ú¸¦ ÃÊ·¡ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù (´º·Î ÄÄÇ»ÅÍ : ¿Àâ¼®, ³»ÇÏÃâÆÇ»ç, 1996. Page 46).
Wikipedia : Bias : Bias ´Â ¿©·¯ °¡Áö ´Ù¸¥ Àǹ̸¦ °¡Áö°í ÀÖ´Ù. ´ëºÎºÐÀº ÀÏÁ¾ÀÇ offset (ÆÄ»ý. Â÷°¨°è»ê. ¹úÃæ) °ú °ü·ÃµÇ¾î ÀÖ´Ù. Æí°ß (prejudice), Åë°è, °úÇÐ, Àü±âµî¿¡¼ ´Ù¸¥ Àǹ̷Π»ç¿ëµÈ´Ù .....
Wikipedia : Inductive Bias : ´ë° (informally) ¸»ÇÏÀÚ¸é, machine learning algorithm ÀÇ inductive bias ´Â ÇнÀÀÚ°¡ Áö±Ý±îÁö´Â ¸¸³ªº¸Áö ¾Ê¾Ò´ø »óȲ¿¡¼ Á¤È®ÇÑ ¿¹ÃøÀ» Çϱâ À§ÇØ »ç¿ëÇÏ´Â Ãß°¡ÀûÀÎ °¡Á¤ (additional assumptions) À» ÀǹÌÇÑ´Ù. Machine learning¿¡¼´Â ¾î¶² ¸ñÇ¥ Ãâ·Â (target output) À» ¿¹ÃøÇϱâ À§ÇØ ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¾Ë°í¸®Áò ±¸ÃàÀ» ¸ñÇ¥·Î ÇÑ´Ù. À̸¦ À§ÇØ ÇнÀÀÚ¿¡°Ô´Â ÀԷ°ú Ãâ·Â°ªÀÇ °ü°è¸¦ º¸¿©ÁÖ´Â Á¦ÇÑµÈ ¼öÀÇ ÈÆ·Ã¿¹°¡ ÁÖ¾îÁø´Ù. ¼º°øÀûÀÎ ÇнÀ ÀÌÈÄ¿¡, ÇнÀÀÚ´Â ÈÆ·Ãµ¿¾È¿¡´Â º¸ÀÌÁö ¾Ê´ø ¿¹µé ±îÁöµµ Á¤È®ÇÑ Ãâ·Â¿¡ °¡±î¿öÁöµµ·Ï ÃßÃøÇÑ´Ù. ±×·± °æ¿ì¿¡ ¾î¶² Ãß°¡ÀûÀÎ °¡Á¤ÀÌ ¾øÀÌ´Â (º¸ÀÌÁö ¾Ê´Â »óȲÀÌ °¡»óÀÇ Ãâ·Â°ªÀ» °¡Áö±â ¶§¹®¿¡) ÇØ°áµÉ ¼ö ¾ø´Ù. Target function ÀÇ ¼ºÁú¿¡ ´ëÇØ ÇÊ¿äÇÑ °¡Á¤°ú °°Àº °ÍÀÌ inductive bias ¶ó´Â ¸»¿¡ Æ÷ÇԵȴÙ. Inductive bias ÀÇ °íÀüÀûÀÎ ¿¹°¡ Occam's Razor ÀÌ´Ù. ±×°ÍÀº target function ¿¡ ´ëÇØ °¡Àå ´Ü¼øÇÑ ¹«¸ð¼ø (consistent) ÀÇ °¡¼³ÀÌ ½ÇÁ¦·Î °¡Àå ÁÁÀº °ÍÀ̶ó°í °¡Á¤ÇÑ´Ù. ¿©±â¼ ¹«¸ð¼øÀ̶õ °ÍÀº ÇнÀÀÚÀÇ °¡¼³ÀÌ ¾Ë°í¸®Áò¿¡ ÁÖ¾îÁø ¸ðµç ¿¹¿¡ ´ëÇØ Á¤È®ÇÑ Ãâ·ÂÀ» ³º´Â´Ù´Â °ÍÀ» ÀǹÌÇÑ´Ù.
Wikipedia : Bias (Statistics) : Åë°èÇп¡¼ bias ´Â Àû¾îµµ µÎ °³ÀÇ ´Ù¸¥ Àǹ̸¦ °¡Áö´Âµ¥, Çϳª´Â ¸Å¿ì ³ª»Û (very bad) °ÍÀ¸·Î °í·ÁµÇ´Â ¾î¶² °ÍÀ» ¾ð±ÞÇÏ´Â °ÍÀ̰í, ´Ù¸¥ Çϳª´Â ¶§¶§·Î ¹Ù¶÷Á÷ÇÑ (desirable) ¾î¶² °ÍÀ» ÀǹÌÇÑ´Ù. µÎ°¡Áö ¸ðµÎ ¾î¶² Ãß·ÐÀ» À§ÇÑ estimator °¡ ÃøÁ¤µÇ´Â °ÍÀÇ Æò±Õ¿¡ ºñÇØ over or under estimate µÇ´Â °ÍÀ» ÀǹÌÇÑ´Ù. .......