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不確実性の定量化(UQ)
予測における AI の信頼度と不確実性を定量化し、伝える
複雑さ: high解釈可能性
30秒でわかる概要
- 概要
- モデル由来の不確実性と、削減できないノイズを切り分け、点推定に加えて予測範囲と信頼水準を提示する。
- 使いどころ
- 予測の信頼性をユーザーが知る必要がある重大な意思決定や、下流システムが信頼度に応じて挙動を変える必要がある場面。
- 注意点
- キャリブレーションが甘い区間はユーザーに誤った安心感を与える。ホールドアウトデータでの検証は不可欠だが、省略されがち。
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不確実性の定量化: 概要
予測における AI の信頼度と不確実性を定量化し、伝える
- Confidence interval estimation
- Epistemic vs aleatoric uncertainty
- Prediction interval visualization
- Calibrated probability outputs
- Uncertainty propagation tracking
- Risk-adjusted recommendations
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning - Gal & Ghahramani (ICML 2016)arXiv:1506.02142
- Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles - Lakshminarayanan et al. (NeurIPS 2017)arXiv:1612.01474
- On Calibration of Modern Neural Networks - Guo et al. (ICML 2017)arXiv:1706.04599
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
€750（通常€1,500）・1週間・文書レポートとウォークスルーコール・9月30日まで