Conformal Prediction: O introducere delicată

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Conformal Prediction: A Gentle Introduction

Conținutul cărții:

Modelele de învățare automată cu cutie neagră sunt acum utilizate în mod curent în contexte cu risc ridicat, cum ar fi diagnosticarea medicală, care necesită cuantificarea incertitudinii pentru a evita eșecurile modelului. Predicția conformă este o paradigmă ușor de utilizat pentru crearea de seturi/intervale de incertitudine riguroase din punct de vedere statistic pentru predicțiile unor astfel de modele. Se poate utiliza predicția conformă cu orice model pre-antrenat, cum ar fi o rețea neuronală, pentru a produce seturi care sunt garantate a conține adevărul de bază cu o probabilitate specificată de utilizator, cum ar fi 90%. Este ușor de înțeles, ușor de utilizat și, în general, se aplică în mod natural problemelor care apar în domeniul vederii pe calculator, al procesării limbajului natural, al învățării prin consolidare profundă, printre altele.

În această introducere practică, autorii oferă cititorului o înțelegere practică a predicției conforme și a tehnicilor conexe de cuantificare a incertitudinii fără distribuție. Ei conduc cititorul prin teoria practică și exemple de predicție conformă și descriu extensiile sale la sarcini complexe de învățare automată care implică ieșiri structurate, schimbarea distribuției, serii de timp, valori aberante, modele care se abțin și multe altele. De-a lungul lucrării, există numeroase ilustrații explicative, exemple și mostre de cod în Python. Cu fiecare eșantion de cod vine un notebook Jupyter care implementează metoda pe un exemplu de date reale.

Acest tutorial hands-on, plin de exemple practice și accesibile, este o lectură esențială pentru toți studenții, practicienii și cercetătorii care lucrează la toate tipurile de sisteme care implementează tehnici de învățare automată.