عدم اطمینان مدل به درجه اعتماد به پیش بینی های یک مدل یادگیری ماشین اشاره دارد.در برنامه های دنیای واقعی، درک و اندازه گیری این عدم اطمینان برای تصمیم گیری های قابل اعتماد و بهبود استحکام مدل بسیار مهم است.

انواع عدم قطعیت مدل

اساسا دو نوع عدم اطمینان وجود دارد: عدم قطعیت های جزئی و اپیستمی.الاتوریک ناشی از نویز ذاتی در داده ها است و نمی تواند با جمع آوری داده های بیشتر کاهش یابد.

روش های برای عدم اطمینان

چندین روش برای برآورد عدم قطعیت مدل، از جمله روش های بیزی، روش های گروهی و مونت کارلو وجود دارد.این تکنیک ها خروجی های بی ثبات را ارائه می دهند که سطح اعتماد به نفس پیش بینی ها را منعکس می کند.

برنامه های عدم قطعیت

درک عدم اطمینان در زمینه هایی مانند مراقبت های بهداشتی، رانندگی مستقل و امور مالی حیاتی است.این به ارزیابی ریسک، تصمیم گیری و شناسایی مواردی که پیش بینی های مدل ممکن است غیر قابل اعتماد باشد، کمک می کند.

  • تشخیص های بهداشتی
  • ناوبری خودرو
  • پیش بینی مالی
  • تشخیص تقلب