AI用語集
人工知能の完全辞典
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プラットスケーリング
予測の確率スコアを調整するためにロジスティック回帰を使用するパラメトリックなキャリブレーション手法。
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Isotonic Regression
予測値と較正された確率の間の単調順序を維持しながら確率を較正するためのノンパラメトリックアプローチ。
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温度スケーリング
ソフトマックス適用前のロジットに単一の温度係数を適用する、ニューラルネットワークのためのシンプルなキャリブレーション技術。
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Deep Ensembles
不確実性推定手法。複数のモデルを異なる初期化で学習させ、認識論的不確実性を捉えるために組み合わせる方法。
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モンテカルロ・ドロップアウト
推論時にドロップアウトを使用して予測をサンプリングし、不確実性を定量化するベイズ近似手法。
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ベイジアンニューラルネットワーク
不確実性をモデル化するために、ネットワークの重みを固定値ではなく確率分布として扱うアプローチ。
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Conformal Prediction
理論的フレームワークであり、較正された予測集合を通じて予測に対する確率的保証を提供する。
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Expected Calibration Error
予測の信頼度と精度の差をビンごとに平均して測定する、キャリブレーション評価の主要指標。
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ブライアースコア
確率予測の品質を測定する指標で、キャリブレーションと洗練度を組み合わせたものであり、特に二値分類で使用されます。
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分位点回帰
非対称な較正済み予測区間を構築するために条件付き分位点を推定する回帰手法。
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ガウス過程
ガウス分布を介して予測に対する不確実性推定を自然に提供する非パラメトリックアプローチ。
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変分推論
複雑なモデルにおける不確実性を定量化するために、パラメータ分布を最適化するベイズ近似手法。
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