Anakitle ve Örneklem
Tüm ilgi alanını temsil eden büyük küme ile bu kümeden analiz için seçilen alt küme arasındaki temel istatistiksel ayrım.
Anakitle, hakkında çıkarım yapmak istediğimiz tüm birimlerin toplamını ifade eder; örneklem ise bu büyük kümeden seçilen ve üzerinde ölçüm yapılan alt kümedir. İstatistikte çoğu zaman tüm anakitleye erişmek mümkün olmadığından, örneklem üzerinden sonuç üretiriz. Ancak bu yaklaşımın güvenilir olması için örneklemin temsil gücünün yüksek olması gerekir. Makine öğrenmesinde eğitim verisinin gerçek dünya popülasyonunu ne kadar temsil ettiği de aynı mantıkla değerlendirilir. Bu yüzden population-sample ayrımı, hem klasik istatistiğin hem de veri odaklı AI sistemlerinin temelidir.
İlginizi Çekebilir
Yapay zeka yolculuğunuza devam etmek için bu kavramlara da göz atabilirsiniz.
