Trong các ứng dụng thực tế, sự hiểu biết và định lượng sự không chắc chắn này là quan trọng để thực hiện các quyết định đáng tin cậy và cải thiện mô hình mạnh mẽ.

Kiểu mô hình không chắc chắn

Sự không chắc chắn về mặt động mạch và biểu mô hình xuất phát từ tiếng ồn vốn có trong dữ liệu và không thể giảm đi bằng cách thu thập dữ liệu.

Phương pháp để định lượng sự không chắc chắn

Một số phương pháp có thể tồn tại để ước tính sự không chắc chắn mô hình, bao gồm phương pháp tiếp cận Bayesian, phương pháp đáng tin cậy và bỏ qua Monte Carlo. Những kỹ thuật này cung cấp kết quả xác suất cho thấy mức độ tự tin của các dự đoán.

Những ứng dụng mà người ta không chắc chắn

Hiểu được sự không chắc chắn là thiết yếu trong lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tự động lái xe và tài chính. và xác định các trường hợp mà dự đoán của mô hình có thể không đáng tin cậy.

  • Chẩn đoán chăm sóc sức khỏe
  • Định vị phương tiện tự động
  • Dự báo tài chính
  • Phát hiện giả