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Peter Norvig über Fehler – Lexikon der Argumente

Norvig I 710
Fehler/Norvig/Russell: die Fehlerquote zu minimieren ... ist nicht die ganze Geschichte. Es ist z.B. schlimmer, Nicht-Spam als Spam zu klassifizieren (und damit möglicherweise eine wichtige Nachricht zu verpassen) als Spam als Nicht-Spam zu klassifizieren (und damit ein paar Sekunden Ärger zu erfahren). Ein Klassifikator mit einer Fehlerrate von 1%, bei dem fast alle Fehler darin bestünden, dass Spam als Nicht-Spam klassifiziert wird, wäre besser als ein Klassifikator mit einer Fehlerrate von nur 0,5%, wenn die meisten dieser Fehler das Klassifizieren von Nicht-Spam als Spam wären.
Künstliche Intelligenz: Beim maschinellen Lernen ist es traditionell üblich, die Nutzen der LOSS FUNCTION durch eine Verlustfunktion auszudrücken. Die Verlustfunktion L(x, y, ˆy) ist definiert als der Betrag des Nutzenverlusts durch die Vorhersage von h(x)= ˆy, wenn die richtige Antwort f(x)=y ist:
L(x, y, ˆy) = Nutzen (Ergebnis der Verwendung von y bei einem Input x)
- Nutzen (Ergebnis der Verwendung von ˆy bei einem Input x)
>Lernen/KI-Forschung.
Norvig I 757
Manchmal sind nicht alle Fehler gleich. Eine Verlustfunktion sagt uns, wie schlimm jeder Fehler ist; das Ziel ist dann, den Verlust über einen Validierungssatz zu minimieren.


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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der Argumente
Der Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.

Norvig I
Peter Norvig
Stuart J. Russell
Artificial Intelligence: A Modern Approach Upper Saddle River, NJ 2010

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