Ce este incertitudinea aleatorie și epistemică?

Incertainitatea aleatorie și cea epistemică sunt două tipuri de incertitudine în învățarea automată și statistică.

• Incertitudinea aleatorie (stocastică, incertitudine internă) — legată de zgomotul și aleatorietatea din date. Reflectă variabilitatea care nu poate fi eliminată chiar și cu o cantitate infinită de date. De exemplu, măsurători cu erori sau factori imprevizibili.

• Incertitudinea epistemică (cunoaștere, incertitudine a cunoașterii) — legată de lipsa de cunoaștere a modelului despre date sau proces. Apare din cauza volumului limitat de date sau a unui model incomplet și poate fi redusă prin colectarea de date suplimentare sau îmbunătățirea modelului.

Exemplu:

• În problema de regresie, incertitudinea aleatorie se manifestă ca dispersie a valorilor în jurul funcției adevărate.
• Incertitudinea epistemică este ridicată în zonele spațiului caracteristicilor unde sunt puține exemple de antrenament.

În modelele bayesiene și procesele gaussiane, aceste incertitudini sunt modelate separat, ceea ce permite o evaluare mai bună a fiabilității predicțiilor și luarea deciziilor în condiții de incertitudine.