Tính toán sự không chắc chắn mô hình là thiết yếu cho sự hiểu biết về sự đáng tin cậy của các hệ thống học máy nó giúp xác định khi một dự đoán của mô hình có thể là ít đáng tin cậy hơn và hướng dẫn quá trình đưa ra quyết định. phương pháp tồn tại để đo lường sự không chắc chắn, mỗi với lợi thế và giới hạn của nó.

Những loại không chắc chắn trong việc học hỏi

Có hai loại không chắc chắn: sự thiếu chắc chắn về mặt động cơ và biểu mô tả. [FLT: 0] [FLT: 1] kết quả [FLT: 1] là sự không chắc chắn [FLT] xuất phát từ tiếng ồn vốn có trong dữ liệu và không thể giảm bớt bằng cách thu thập thêm dữ liệu. [Sự không chắc chắn [FLT:] kết quả từ kiến thức hạn chế về các tham số mẫu và có thể giảm dần với các kỹ thuật thêm hoặc cải tiến các kỹ thuật mô hình.

Phương pháp để định lượng sự không chắc chắn

Một số phương pháp được sử dụng để đo sự không chắc chắn trong máy học mô hình:

  • phương pháp Bayesian ): kết hợp sự phân phối xác suất trên các tham số mô hình để ước tính tính tính không chắc chắn.
  • Đại loại ): sử dụng bỏ cuộc tại thời điểm suy luận để tạo ra nhiều dự đoán và đánh giá tính biến đổi.
  • [FLT: 0] Phương pháp thay đổi ): tổng hợp các dự đoán từ nhiều mô hình để đánh giá sự biến đổi giữa các kết xuất.
  • Tiến trình Gaussian ): cung cấp một khung xác suất mà tự nhiên đánh giá không chắc chắn.

Ứng dụng thực tế

Sự không chắc chắn về số lượng là hữu ích trong nhiều tình huống khác nhau, bao gồm hệ thống tự động, chẩn đoán y học và dự báo tài chính, cho phép các hệ thống đánh dấu những dự đoán không rõ ràng để xem xét thêm hoặc can thiệp của con người, cải thiện sự an toàn và đáng tin cậy.