Введение
Оценка неопределенности является важнейшим аспектом моделей машинного обучения, поскольку она дает представление о надежности и достоверности прогнозов. В этом посте мы рассмотрим различные методы и подходы для оценки неопределенности в моделях ML. Мы обсудим важность оценки неопределенности, различные типы неопределенности и популярные методы количественной оценки неопределенности.
Почему важна оценка неопределенности?
Оценка неопределенности помогает нам понять ограничения и потенциальные риски, связанные с моделями ML. Это позволяет нам принимать обоснованные решения на основе уровня достоверности прогнозов. Например, в медицинской диагностике знание неопределенности прогноза модели может помочь врачам решить, доверять ли рекомендациям модели или искать дополнительные тесты.
Виды неопределенности
В моделях ML существует два основных типа неопределенности:
- Алеаторическая неопределенность. Этот тип неопределенности возникает из-за присущей данным случайности. Оно неприводимо даже при наличии бесконечных данных. Примеры включают ошибки измерения, шум датчика или естественную изменчивость данных.
- Эпистемическая неопределенность: Эпистемическая неопределенность возникает из-за отсутствия знаний или информации в модели. Его можно уменьшить за счет большего количества данных или улучшения архитектуры модели. Примеры включают неопределенность из-за ограниченности обучающих данных или параметров модели.
Методы оценки неопределенности
- Отсев Монте-Карло: Отсев — это метод регуляризации, обычно используемый в нейронных сетях. Применяя отсев как во время обучения, так и во время вывода, мы можем получить несколько прогнозов для одного входного сигнала. Повторяя этот процесс несколько раз, мы можем оценить неопределенность на основе дисперсии прогнозов.
- Байесовские нейронные сети. Байесовские нейронные сети (БНС) обеспечивают вероятностную основу для оценки неопределенности. BNN присваивают распределения вероятностей параметрам модели, что позволяет нам уловить эпистемическую неопределенность. Такие методы, как цепь Маркова Монте-Карло (MCMC) или вариационный вывод, можно использовать для аппроксимации апостериорного распределения.
- Ансамблевые методы. Ансамблевые методы объединяют прогнозы нескольких моделей для оценки неопределенности. Обучая несколько моделей с разной инициализацией или архитектурой, мы можем выявить разные источники неопределенности. Агрегирование прогнозов этих моделей обеспечивает определенную степень неопределенности.
- Агрегирование начальной загрузки (пакетирование): Пакетирование — это метод, при котором несколько моделей обучаются на разных подмножествах обучающих данных. Усредняя прогнозы этих моделей, мы можем оценить неопределенность. Бэггинг особенно полезен, когда обучающие данные ограничены.
Заключение
Оценка неопределенности — это важнейший аспект моделей машинного обучения, который дает ценную информацию о надежности и достоверности прогнозов. Понимая и количественно оценивая неопределенность, мы можем принимать обоснованные решения и повышать надежность моделей ML. В этом посте мы рассмотрели различные методы оценки неопределенности, включая метод исключения Монте-Карло, байесовские нейронные сети, ансамблевые методы и пакетирование. Эти методы предлагают различные подходы к выявлению и количественной оценке неопределенности в моделях ML.
Следуйте за мной в LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/subashpalvel/
Следуйте за мной на Medium:
