論文の概要: Uncertainty in Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06007v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 15:07:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.299894
• Title: Uncertainty in Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習における不確実性
• Authors: Hans Weytjens, Wouter Verbeke,
• Abstract要約: 本章では、機械学習における不確実性定量化の原則と実践的応用について紹介する。 これは、異なるタイプの不確実性を識別し、区別する方法を説明し、予測モデルにおける不確実性を定量化する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3087439644066876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This book chapter introduces the principles and practical applications of uncertainty quantification in machine learning. It explains how to identify and distinguish between different types of uncertainty and presents methods for quantifying uncertainty in predictive models, including linear regression, random forests, and neural networks. The chapter also covers conformal prediction as a framework for generating predictions with predefined confidence intervals. Finally, it explores how uncertainty estimation can be leveraged to improve business decision-making, enhance model reliability, and support risk-aware strategies.
• Abstract（参考訳）: 本章では、機械学習における不確実性定量化の原則と実践的応用について紹介する。 これは、異なるタイプの不確実性を識別し、区別する方法を説明し、線形回帰、ランダム森林、ニューラルネットワークを含む予測モデルにおける不確実性を定量化する方法を示す。 この章では、事前定義された信頼区間で予測を生成するためのフレームワークとして、コンフォメーション予測も取り上げている。 最後に、不確実性推定をどのように活用してビジネス上の意思決定を改善し、モデルの信頼性を高め、リスク認識戦略をサポートするかを検討する。

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