परियोजित मशीन लर्निंग क्षेत्र में सामान्य सांख्यिकी अवधारणाएँ

मशीन लर्निंग (ML) के核心 तत्वों में से एक सांख्यिकी है और इसके समाहित मौलिक नियम हैं और इसके उचित एकीकरण के बिना, जैसा कि हम जानते हैं, ML अस्तित्व में नहीं होगा। ML प्लेटफार्मों के विभिन्न पहलुओं का आधार सांख्यिकीय नियमों पर है और सबसे महत्वपूर्ण यह है कि ML मॉडल के प्रदर्शन के अंतिम परिणामों का सही तरीके से आकलन सांख्यिकीय मापों के बिना नहीं किया जा सकता। ML के क्षेत्र में सांख्यिकी का दायरा काफी व्यापक है और इसे एकल समीक्षा लेख में पर्याप्त रूप से नहीं कवर किया जा सकता। इसलिए, यहाँ हम मुख्य रूप से उन सामान्य सांख्यिकी अवधारणाओं पर ध्यान केंद्रित करेंगे जो पर्यवेक्षित ML (यानी वर्गीकरण और नियमितीकरण) से संबंधित हैं, साथ ही उनके अंतःनिर्भरता और कुछ सीमाएँ।