Presná definícia
Čo znamená vzorkovanie podľa neistoty?
Vzorkovanie podľa neistoty vyberá na označenie príklady, pri ktorých je aktuálny model najmenej rozhodný. Neistota sa môže vyjadriť najmenším rozdielom medzi dvoma triedami, najnižšou maximálnou pravdepodobnosťou alebo najvyššou entropiou. Metóda je lacná, no jej skóre je užitočné iba vtedy, keď sú pravdepodobnosti primerane kalibrované a odľahlé vstupy sa nezamieňajú za informatívne.
Skúsenosť a kontext
Ako sa pojem používa v praxi
Pri trojtriednom triedení sa pre každý neoznačený záznam vypočíta entropia predikcie. Kandidáti mimo podporovaného dátového priestoru sa najprv odfiltrujú a zvyšok sa vyberá s kvótami na zdroje a diverzitu. Anotátor môže označiť prípad ako nejednoznačný namiesto nútenej triedy. Po kole sa sleduje nielen accuracy, ale aj kalibrácia; príliš sebavedomý model by inak systematicky prehliadal vlastné chyby.
Overiteľnosť
Odborné zdroje
Praktické odpovede
Často kladené otázky
Aké miery neistoty sú bežné?
Entropia, najnižšia maximálna pravdepodobnosť a najmenší rozdiel top tried.
Musí byť model kalibrovaný?
Je to veľmi žiaduce, pretože stratégia interpretuje jeho skóre ako mieru neistoty.
Je každý neobvyklý vstup užitočný?
Nie; môže byť chybný alebo mimo rozsahu úlohy.
Prečo sa pridáva diverzita?
Zabraňuje výberu množstva takmer identických príkladov.
Dá sa použiť aj pri regresii?
Áno, ak model poskytuje interval alebo rozdelenie predikčnej neistoty.