{"conversations": [{"from": "user", "value": "Si us plau, explica la ponderaci\u00f3 i la vari\u00e0ncia en relaci\u00f3 a l'aprenentatge de la m\u00e0quina."}, {"from": "assistant", "value": "En l' aprenentatge de la m\u00e0quina, el biaix es refereix a la difer\u00e8ncia entre els valors predits d' un model i els valors reals, que poden oc\u00f3rrer a causa de les sup\u00f2sits sobresimplificades del model o complexitat inapropiada. Vari\u00e0ncia, a l' altra banda, es refereix a la sensibilitat del model a les petites fluctuacions en les dades d' entrenament, que poden resultar en les dades que s' ajusten i de la pobre generalitzaci\u00f3. En ess\u00e8ncia, la ponderaci\u00f3 i la vari\u00e0ncia s\u00f3n dues fonts d' error competitives d' error que necessiten ser equilibrats per aconseguir el model de rendiment \u00f2ptim."}, {"from": "user", "value": "Em proporciona un exemple general de per qu\u00e8 fer-ho servir \u00e9s una propietat indesible?"}, {"from": "assistant", "value": "Es produeix quan un model d' aprenentatge de m\u00e0quina \u00e9s molt complex o est\u00e0 entrenat massa en un conjunt de dades donat, resultant en els patrons d' aprenentatge del model en les dades d' entrenament que no s' apleguen b\u00e9 a les dades invisibles. Aix\u00f2 pot portar al model fent- se malament quan s' usa per a fer prediccions sobre les noves dades. Un exemple d' aix\u00f2 podria ser un model entrenat en un conjunt d' imatges de gats tan complex que apr\u00e8n a recon\u00e8ixer gats individuals en el conjunt d' entrenament, per\u00f2 no reconeix els gats en general, resultant en el fet de pobres rendiment quan s' usa per a fer prediccions en un nou conjunt d' imatges de gats."}]}