O que é incerteza aleatória e epistémica?

A incerteza aleatória e a incerteza epistémica são dois tipos de incerteza em aprendizagem de máquina e estatística.

• Incerteza aleatória (estocástica, incerteza interna) — relacionada com o ruído e a aleatoriedade nos dados. Reflete a variabilidade que não pode ser eliminada mesmo com uma quantidade infinita de dados. Por exemplo, medições com erros ou fatores imprevisíveis.

• Incerteza epistémica (conhecimento, incerteza do conhecimento) — relacionada com a falta de conhecimento do modelo sobre os dados ou o processo. Surge devido a um volume limitado de dados ou a um modelo incompleto e pode ser reduzida através da recolha de dados adicionais ou melhoria do modelo.

Exemplo:

• Em um problema de regressão, a incerteza aleatória manifesta-se como dispersão dos valores em torno da função verdadeira.
• A incerteza epistémica é elevada em áreas do espaço de características onde há poucos exemplos de treino.

Em modelos bayesianos e processos gaussianos, essas incertezas são modeladas separadamente, o que permite avaliar melhor a fiabilidade das previsões e tomar decisões em condições de incerteza.