هو الBias vlaue موجود بس في معادلاات الDeep Learning بس ام بردو في الMachine Learning ؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

قيمة الـ Bias موجودة في كل من Machine Learning و Deep Learning، وليس فقط في Deep Learning. فمثلاً في ال Machine Learning ، نجد الـ Bias في خوارزميات مختلفة مثل Linear Regression . وأيضاً في Logistic Regression وSupport Vector Machines وحتى في الشبكات العصبية البسيطة (Perceptron).

أما في Deep Learning، فالـ Bias موجود في كل طبقة من طبقات الشبكة العصبية. 

 مفهوم Bias value  أساسي وموجود في العديد من نماذج تعلم الآلة، وجزء لا يتجزأ من معظم النماذج الخطيةوغيرها ومنهاالإنحدار الخطي وللوجستي وآلات المتجهات الداعمة SVM، وبأبسط شكل ممكن هو عبارة عن معادلة الخط المستقيم التي درستها في المدرسة:

y = mx + b

حيث m هو الميل Slope الذي يحدد مدى انحدار الخط، وفي تعلم الآلة ذلك يمثل الوزن، و b هو القاطع الذي يحدد النقطة التي يقطع فيها الخط المحور الرأسي، وذلك هو الـ Bias، أي وظيفته  تحريك الخط بأكمله للأعلى أو للأسفل دون تغيير ميله.

بالتالي يمنح النموذج مرونة أكبر وبدونه، سيكون أي خط أو أي دالة قرار مجبرة على المرور بنقطة الأصل (0,0)، الأمر الذي يحد بشدة من قدرة النموذج على تمثيل البيانات الحقيقية.

وللعلم بعض نماذج تعلم الآلة لا تحتوي على Bias بنفس المفهوم الحسابي، فنماذج الشجرة كأشجار القرار والغابات العشوائية تعمل عن طريق تقسيم البيانات بناءًا على شروط، مثل هل العمر أكبر من 30؟، ولا تستخدم معادلة خطية بداخلها، وبالتالي لا يوجد بها مفهوم Bias.

وأيضًا خوارزمية أقرب جار KNN تعتمد على المسافة بين النقاط، وهي خوارزمية غير بارامترية ولا تتعلم أوزان أو تحيز.