論文の概要: Sources of Uncertainty in Supervised Machine Learning -- A Statisticians' View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16703v3
• Date: Tue, 28 Jan 2025 10:02:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 13:53:20.613466
• Title: Sources of Uncertainty in Supervised Machine Learning -- A Statisticians' View
• Title（参考訳）: 教師付き機械学習における不確かさの源泉-統計学者の視点から
• Authors: Cornelia Gruber, Patrick Oliver Schenk, Malte Schierholz, Frauke Kreuter, Göran Kauermann,
• Abstract要約: 監視された機械学習と予測モデルは、今日、印象的な標準を達成し、数年前には理解できなかった質問に答えることが可能になった。 純粋な予測を超えて 不確実性の定量化も重要で必要です 本稿では,概念的,基礎的な科学的な視点を採用し,不確実性の原因について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0932932099777024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supervised machine learning and predictive models have achieved an impressive standard today, enabling us to answer questions that were inconceivable a few years ago. Besides these successes, it becomes clear, that beyond pure prediction, which is the primary strength of most supervised machine learning algorithms, the quantification of uncertainty is relevant and necessary as well. However, before quantification is possible, types and sources of uncertainty need to be defined precisely. While first concepts and ideas in this direction have emerged in recent years, this paper adopts a conceptual, basic science perspective and examines possible sources of uncertainty. By adopting the viewpoint of a statistician, we discuss the concepts of aleatoric and epistemic uncertainty, which are more commonly associated with machine learning. The paper aims to formalize the two types of uncertainty and demonstrates that sources of uncertainty are miscellaneous and can not always be decomposed into aleatoric and epistemic. Drawing parallels between statistical concepts and uncertainty in machine learning, we emphasise the role of data and their influence on uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 監視された機械学習と予測モデルは、今日、印象的な標準を達成し、数年前には理解できなかった質問に答えることが可能になった。 これらの成功に加えて、ほとんどの教師付き機械学習アルゴリズムの主要な強みである純粋予測以外にも、不確実性の定量化も重要であり、必要であることが明らかになっている。 しかし、定量化が可能である前に、型と不確実性の原因を正確に定義する必要がある。 近年,この方向の第一概念や概念が登場してきているが,本論文では概念的,基礎的な科学的な視点を採用し,不確実性の原因について検討する。 統計学者の視点を取り入れて、より一般的に機械学習と結びついている、失語症とてんかんの不確実性の概念を論じる。 本論文は,2種類の不確実性の形式化を目標とし,不確実性の源は不均一であり,必ずしも動脈硬化とてんかんに分解できないことを実証する。 機械学習における統計的概念と不確実性の間の類似性を引き合いに出し、データの役割と不確実性への影響を強調した。

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