عدم اطمینان مدل برای درک قابلیت اطمینان سیستم های یادگیری ماشین ضروری است.این به شناسایی زمانی که پیش بینی های یک مدل ممکن است کمتر قابل اعتماد باشد و فرآیندهای تصمیم گیری را هدایت کند، روش های مختلفی برای اندازه گیری عدم اطمینان وجود دارد که هر کدام با مزایای و محدودیت های آن وجود دارند.

انواع عدم اطمینان در یادگیری ماشین

در درجه اول دو نوع عدم اطمینان وجود دارد: aleatoric و epistemic. عدم قطعیت ساختاری از سر و صدا ذاتی در داده ها ناشی می شود و نمی تواند با جمع آوری داده های بیشتر کاهش یابد. Episttoxicist نااطمینانی [FLT3) نتایج از دانش محدود در مورد مدل و می تواند با تکنیک های بهبود یافته یا تکنیک های دیگر کاهش یابد.

روش های برای عدم اطمینان

چندین روش برای اندازه گیری عدم اطمینان در مدل های یادگیری ماشین استفاده می شود:

  • روش های بیزی: توزیع احتمال شرکت در پارامترهای مدل برای تخمین عدم اطمینان.
  • مونت کارلو (FLT:1) : استفاده از کاهش زمان در زمان استنتاج برای تولید پیش بینی های متعدد و ارزیابی تنوع.
  • روش های جمع آوری : پیش بینی از مدل های متعدد را برای ارزیابی تفاوت های بین خروجی ترکیب کنید.
  • فرایندهای Gaussian: ارائه یک چارچوب احتمالاتی که به طور طبیعی عدم قطعیت را تخمین می زند.

برنامه های کاربردی عملی

عدم اطمینان در سناریوهای مختلف، از جمله سیستم های مستقل، تشخیص پزشکی و پیش بینی مالی، مفید است.این اجازه می دهد تا سیستم ها پیش بینی های نامشخص برای بررسی بیشتر یا مداخله انسانی، بهبود ایمنی و قابلیت اطمینان را نشان دهند.