As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
A incerteza epistêmica se refere à incerteza do modelo (epistemologia é o estudo do conhecimento) e geralmente se deve à falta de dados de treinamento. Exemplos de incerteza epistêmica incluem grupos minoritários sub-representados em um conjunto de dados de reconhecimento facial ou a presença de palavras raras em um contexto de modelagem de linguagem.
A incerteza epistêmica é encontrada pela definição de variância:
onde
.
A incerteza epistêmica
de um modelo treinado diminuirá à medida que o tamanho dos dados de treinamento aumentar.
também pode ser afetada pela adequação da arquitetura do modelo. Dessa forma, a medida da incerteza epistêmica é de grande valor para o engenheiro de machine learning. Isso ocorre porque grandes medidas de incerteza epistêmica podem sugerir que a inferência está sendo feita em dados com os quais o modelo possui menos experiência. Portanto, essa incerteza epistêmica pode corresponder a previsões errôneas ou dados discrepantes.
