不确定性的概念在机器学习中是非常重要的,并且构成了现代机器学习方法论的一个关键元素。近年来,由于机器学习与实际应用的相关性越来越大,它的重要性也越来越大,其中许多应用都伴随着安全要求。在这方面,机器学习学者们发现了新的问题和挑战,需要新的方法发展。事实上,长期以来,不确定性几乎被视为标准概率和概率预测的同义词,而最近的研究已经超越了传统的方法,也利用了更一般的形式主义和不确定性计算。例如,不确定性的不同来源和类型之间的区别,例如任意不确定性和认知不确定性,在许多机器学习应用中被证明是有用的。讲习班将特别注意这方面的最新发展。

综述论文:

不确定性的概念在机器学习中是非常重要的,并且构成了机器学习方法的一个关键元素。按照统计传统,不确定性长期以来几乎被视为标准概率和概率预测的同义词。然而,由于机器学习与实际应用和安全要求等相关问题的相关性稳步上升,机器学习学者最近发现了新的问题和挑战,而这些问题可能需要新的方法发展。特别地,这包括区分(至少)两种不同类型的不确定性的重要性,通常被称为任意的和认知的。在这篇论文中,我们提供了机器学习中的不确定性主题的介绍,以及到目前为止在处理一般不确定性方面的尝试的概述,并特别将这种区别形式化。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/8329095368761f81a7849fe5457949ed

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