Mis on aleatoriline ja epistemiline ebakindlus?

Aletaric ja epistemic ebamatus on kaks tüüpi ebakindlust masinõppes ja statistikates.

• Aletaric ebakindlus (stohastiline, sisemine ebakindlus) — seotud andmetes olevate müra ja juhuslikkusega. See peegeldab varieeruvust, mida ei saa isegi lõpmatu andmemahtuga kõrvaldada. Näiteks mõõtmised vigadega või ettearvamatud tegurid.

• Epistemic ebakindlus (teadmised, teadmiste ebakindlus) — seotud mudeli teadmiste puudumisega andmete või protsessi kohta. See tekib piiratud andmemahtude või mittetäieliku mudeli tõttu ning seda saab vähendada täiendavate andmete kogumise või mudeli parandamisega.

Näide:

• Regresseerimisülesandes avaldub aleatoriline ebakindlus kui väärtuste hajuvus tõelise funktsiooni ümber.
• Epistemic ebakindlus on kõrge neis piirkondades, kus on vähe treeningnäiteid omaduste ruumis.

Baysi mudelites ja Gaussi protsessides modelleeritakse neid ebakindlusi eraldi, mis võimaldab paremini hinnata prognooside usaldusväärsust ja teha otsuseid ebakindluse tingimustes.