Подкалибровка - что это такое, определение термина
- Подкалибровка
- - это явление, когда модель машинного обучения предсказывает вероятности событий с большей уверенностью, чем это обосновано фактическими данными. Проще говоря, модель слишком уверена в своих прогнозах, даже если они могут быть неточными. Это может привести к нежелательным последствиям, таким как принятие ошибочных решений на основе ненадёжных предсказаний.
Детальная информация
Подкалибровка в области искусственного интеллекта (ИИ) - это явление, когда модель машинного обучения предсказывает более высокую степень уверенности в своих прогнозах, чем на самом деле оправдывается. Проще говоря, модель слишком уверена в себе. Это может привести к нежелательным последствиям, поскольку решения, принимаемые на основе таких прогнозов, могут быть ошибочными и иметь негативные последствия.
Причинами подкалибровки могут быть различные факторы, такие как переобучение модели на тренировочных данных, недостаточная представительность данных или архитектурные особенности модели. Важно отметить, что подкалибровка не всегда является проблемой. В некоторых случаях, например, при ранжировании результатов поиска, высокая степень уверенности может быть желательной, даже если она не вполне точна.
Однако в ситуациях, где точность прогнозов критически важна, например, в медицинской диагностике или управлении автономными транспортными средствами, подкалибровка может представлять серьезную угрозу. Для решения этой проблемы используются различные методы калибровки, которые позволяют скорректировать степень уверенности модели и сделать ее более точной.