Какво е алаторику и епистемична несигурност?

Алеаторната и епистемичната несигурност са два типа несигурност в машинното обучение и статистиката.

• Алеаторна несигурност (стохастична, вътрешна несигурност) — свързана с шума и случайността в данните. Тя отразява вариабилността, която не може да бъде премахната дори при безкрайно количество данни. Например, измервания с грешки или непредсказуеми фактори.

• Епистемична несигурност (знание, несигурност на знанието) — свързана с липсата на знания на модела за данните или процеса. Тя възниква поради ограничен обем данни или непълна модел и може да бъде намалена чрез събиране на допълнителни данни или подобряване на модела.

Пример:

• В задачата за регресия, алеаторната несигурност се проявява като разпръснатост на стойностите около истинската функция.
• Епистемичната несигурност е висока в области на пространството на признаците, където има малко обучаващи примери.

В байесовите модели и Gaussian процесите тези несигурности се моделират отделно, което позволява по-добра оценка на надеждността на предсказанията и вземане на решения при условия на несигурност.