วิธี ทํา ให้ ระบบ การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร มี ความ สําคัญ ยิ่ง

ความ ไม่ แน่นอน แบบ จําลอง ที่ น่า ทึ่ง เป็น สิ่ง จําเป็น เพื่อ จะ เข้าใจ ความ น่า เชื่อ ถือ ของ ระบบ การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร.

ประเภท ของ ความ ไม่ แน่นอน ใน การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร

ความไม่แน่นอนหลักคือ ความไม่แน่นอนมี 2 ประเภท คือ anleatoric and eportimatic ความไม่แน่นอนของตัวจําลอง (FLT: 1) เกิดจากสัญญาณรบกวนจากข้อมูลที่มีในภาพจริง และไม่สามารถลดข้อมูลลงได้มากขึ้น ความไม่แน่นอน ผลของความไม่จํากัดเกี่ยวกับรูปแบบ และสามารถลดจํานวนเทคนิคที่เพิ่มหรือปรับปรุงได้

วิธี ต่าง ๆ ที่ จะ ทํา ให้ ความ เป็น กลาง เป็น เรื่อง แน่นอน

หลายวิธีถูกใช้เพื่อวัดความไม่แน่นอน ในแบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่อง:

• [FLT: 0] วิธีภาษาบาเยเชียน: การกระจายตัวของความน่าจะเป็นเหนือพารามิเตอร์รุ่นเพื่อประมาณความไม่แน่นอน
• [FLT: 0]. มงคล คาร์โล ดรอป offout : ใช้การปล่อยออกไปในเวลาอนุมาน เพื่อสร้างการคาดการณ์และประเมินความผันผวน
• [FLT: 0] วิธีการ: การคาดเดาจากแบบจําลองหลาย ๆ ตัว เพื่อประเมินความแปรปรวนจากผลลัพธ์
• [FLT: 0]. โพรเซสกาลุสเซียน: จัดทําโครงร่างที่วัดค่าไม่ได้ ซึ่งประมาณความไม่มั่นคงตามธรรมชาติ

โปรแกรมต่าง ๆ ที่ใช้ได้

ความ ไม่ แน่นอน ที่ ทํา ให้ เกิด ความ เป็น กลาง มี ประโยชน์ ใน หลาย สถานการณ์ รวม ทั้ง ระบบ ที่ เป็น อิสระ, การ วินิจฉัย โรค, และ การ พยากรณ์ ทาง การ เงิน.