人工智能种系统中的不确定性量化

不所谓定产自三维。这种随机性之部份联的一个例侄是一项旨在测地球表面附近地球表面的次测试。近似于的9.8m/s²地球表面忽略了颇高速运行的冲击，但我们可以测粒侄的颇高速运行并将其归属于次测试，以降低重力加速内积度中亦会显现出的随机性。

若有性和了解随机性相互作用

若有随机性和了解随机性也可以在单个词语中亦会同时时有发生——例如，当次测试给定辨识若有随机性并且这些次测试给定被回传电侄量度机实时时。如果用以随机性取样，则近似于替代仿容，例如拉普拉斯两步或者数列生命体揭开序幕(Polynomial Chaos Expansion)，是从电侄量度机次测试中亦会告知的，这样的替均是由现显露了解随机性，它依赖于次测试给定的若有随机性，或与之相互作用。这种随机性不能再进一步另行混为一谈为若有性或了解性，而是一种愈来愈相相对来说的推理小说随机性。在大体上上应以用领反之亦然中亦会，这两种随机性都所谓定。随机性取样旨在分别明确同义显露这两种并不一定的随机性。

若有随机性的取样意味著相对来说有趣，其中亦会现代(长时间)不所谓定是最大者体上的基本观念。例如加德纳新方法等常被近似于的的系统所设计。为了评量了解随机性，才会奋斗了解对于的系统、两步或先以择性之部份专业知识的依赖。了解随机性不一定是通过基本观念不所谓定的视角来了解的，因为不所谓定被解读为断言理性的人对某一特定原则的确切层面。

仿容与资料随机性

仿容随机性最主要由仿容弱点招致的随机性，这些弱点意味著是由于操练两步中亦会近似于了不充份的仿容构件所引致了的误解，或者是由于推断显露显露样品或操练资料集普及率差而引致了的专业知识依赖。简而言之，资料随机性与反之亦然叫作资料的随机性有关。资料随机性是由在资料样品中亦会同义显露举例来说并同义显露产自时的电侄邮件丢失招致的。仿容随机性最主要由仿容弱点招致的随机性，这些弱点意味著是由于操练两步中亦会的误解、仿容构件不足以，或由于推断显露显露样品或操练资料集普及率差而引致了的专业知识依赖。简而言之，资料随机性与反之亦然叫作资料的随机性有关。资料随机性是由在资料样品中亦会同义显露举例来说和同义显露产自时的电侄邮件丢失招致的。

例如，在紧接目标中亦会，回传和最大者限度测中亦会的噪声亦会引致了互联未能学亦会纠正的资料随机性。在混为一谈目标中亦会，如果样品最主要的电侄邮件没法100%确切地辨识一个几类，则亦会引致了资料统计学分析资料的随机性。电侄邮件丢失是测的系统的结果，例如，因为近似于某种具体内容分辨率的缩放VGA来同义显露举例来说的电侄邮件所引致了，或通过记号两步中亦会的误解所引致了。

虽然观念上可以通过基本观念上体系构件、研读两步或操练资料集来降低仿容的随机性，但未能解读资料的随机性。

资料统计学分析随机性

根据回传资料反之亦然，资料统计学分析随机性也可细分三大类：

反之亦然内随机性：同义显露与从所谓定等于操练资料产自的资料产自中亦会提炼出的回传之部份的随机性。反之亦然内随机性叫作颇高度神经互联由于依赖反之亦然内专业知识而未能解读反之亦然内样品。从三维者的并不一定来看，反之亦然内的随机性是由所设计误解(仿容随机性)和先以前解决办法的繁复性(资料随机性)招致的。根据反之亦然内随机性的之部份联，可以通过提颇高操练资料(集)或操练两步的总质量来降低随机性。 反之亦然移往随机性：同义显露与从操练产自的移往版本中亦会提炼出的回传之部份的随机性。这种产自变动是由于操练资料的普及率没法及想象原因固有的可变性引致的。由于DNN未能在操练时解读基于样品的反之亦然移往样品，反之亦然移往意味著亦会减少随机性。可以对一些引致了反之亦然移往随机性的误解透过三维，从而可以降低相应以的误解。 反之亦然部份随机性：同义显露与来自推断显露显露资料侄紧致的回传之部份的随机性。推断显露显露资料的产自与操练产自得利差可称。例如，当反之亦然移往随机性揭示诸如猫的模糊缩放等震荡时，反之亦然部份随机性就是研读猫和猫混为一谈的互联被承诺资料统计学分析鸟的原因。反之亦然部份随机性的之部份联是颇高度神经互联(DNN)由于依赖反之亦然部份专业知识而未能解读反之亦然部份样品。从三维者的并不一定来看，反之亦然部份随机性是由回传样品招致的，其中亦会互联不只好对操练资料透过资料统计学分析或者操练资料不足以。 三幅1：随机性并不一定

随机性与可变性

的系统所设计研究者常被承诺估算不确切量的“区域”。关键的是，他们要区分是被承诺发放可变性区域还是随机性区域。同样，对于三维者来说，知晓他们有否正在构建可变性或随机性的仿容以及它们间的亲密关系(如果有的话)也很关键。

随机性的之部份联 给定随机性：它来自于回传到数学仿容中亦会的仿容给定，但其粗略绝对值对次测试职员来说是推断显露显露的，在力学次测试中亦会未能控制或者其绝对值未能通过统计学新方法粗略推断显露。例如，落物次测试中亦会的全都局自由落体加速内积度中亦会就最主要了给定随机性。 给定可变性：它来自仿容回传常量的可变性。例如，资料中亦会的尺寸意味著与断言的尺寸不全都然有所不同，这将引致了在颇特多资料集上操练的仿容的性能时有发生变动。 构件随机性：通称仿容不足以、仿容也就是说或仿容差可称，它叫作对解决办法的大体上力学或理论依赖知晓。考虑到仿容大部分却是相似想象，这取决数学仿容在想象生活中亦会揭示单纯的系统的精准层面。例如，近似于自由落体仿容对下落粒侄的两步透过三维时，仿容本身是不精准的，因为却是所谓定空气震荡。在这种原因下，即使仿容中亦会未推断显露显露给定，仿容和单纯力学间即使如此所谓定差可称。当我们对仿容反向不确切时，就亦会显露现构件随机性，因为我们对仿容的功能基本观念尚不确切。 线性随机性：通称计算随机性，或离散随机性。这种并不一定来自每个电侄量度机仿容发挥作用的计算偏差和计算最有趣绝对值。大多数仿容太繁复，未能粗略求显露。例如，可以近似于有限元法或有限差分法来最有趣解偏微分方程(这亦会引入计算偏差)。 次测试随机性：通称粗略测量偏差。它来自于次测试测的可变性。次测试随机性是不可避免的，可以通过对所有回传/常量近似于全都然有所不同的特设透过同样测来发现此种随机性。 插绝对值随机性：这是因为依赖从仿单纯时和/或次测试测中亦会查阅的比如说资料。对于未实时资料或次测试测的其他回传特设时，才会透过插绝对值或见下文，以便资料统计学分析相应以的拥护资料。 解决办法并不一定

随机性取样中亦会有两类主要解决办法：一种是随机性的持续性传布(随机性的各种之部份联通过仿容传布，以资料统计学分析的系统拥护中亦会的整体随机性)，另一种是仿容随机性和给定随机性的交叉评量(近似于次测试资料同时校正仿容给定)。

随机性的持续性传布

随机性传布是对随机性回传传布的的系统反向中亦会的随机性透过取样。它着重于随机性之部份联中亦会列显露的给定可变性对反向的冲击。随机性传布统计学分析的最大者限度可以是：

评量反向的低阶四极，即对数和方差 评量反向的精确性 评量反向的明晰不所谓定产自

仿容随机性和给定随机性的交叉评量

所谓如现在取得了的系统的一些次测试测资料及其数学仿容的一些电侄量度机实时结果，交叉随机性取样既少于次测试和数学仿容间的差可称(被称作也就是说校正)，也少于仿容中亦会所谓定的推断显露显露给定绝对值(被称作给定校正或有趣校正)。比如说，这是一个比持续性随机性传布困难得多的解决办法，但因为它不一定在仿容愈来愈新两步中亦会发挥作用所以相当关键。

交叉随机性取样有几种原因：

大部分也就是说修订：也就是说修订取样了仿容的不足以，即次测试和数学仿容间的差可称。 大部分给定校正：给定校正亦会少于数学仿容中亦会一个或多个推断显露显露给定的绝对值。 也就是说修订和给定校正：考虑具一个或多个推断显露显露给定的不精准仿容，其仿容愈来愈新公式将两者结合在一同：这是最新一轮的仿容愈来愈新公式，最主要所有意味著的随机性之部份联，才会尽最大者奋斗妥善解决。 三幅2：随机性取样中亦会的解决办法并不一定

数学同义显露

正如我们以前面所说明的(三幅1)，资料统计学分析随机性由两部份合组：了解随机性和若有随机性，可以像后面这样写成这两部份的总和：

了解随机性可以同义显露为仿容给定的不所谓定产自。

令：

同义显露最主要表列出回传的操练资料集：

与它们的相应以混为一谈：

其中亦会：C同义显露混为一谈的生产量。旨在是优转化成转化希望的反向结果的表列出变量的ω给定：

为了发挥作用这一点，近似于基本观念新方法定义了一个仿容似然变量：

对于混为一谈，可近似于后面的softmax似然变量：

等价1

对于紧接，可以断言拉普拉斯似然：

等价2

上式中亦会，τ同义显露仿容精准性。而后验产自：

针对一个个数的资料集(在ω上的操练)：

通过应以用领反之亦然Bayes猜想，可以写显露如下基本观念：

等价3

对于个数的样品x*，关于p(ω|x,y)的混为一谈标识可以资料统计学分析为：

等价4

这个两步被被称作推理小说或边缘转化成。然而：

不能用解析新方法量度，但可以用变分给定来最有趣：

其旨在是最有趣一个产自，该产自相似由该仿容给予的后验产自。因此，关于精准性τ的Kullback-Leibler(KL)散度才会成比例。这两种产自间的相像层面可以通过表列出方式为衡量标准：

等价5

资料统计学分析产自可以通过成比例KL散度来最有趣，如下所示：

等价6

其中亦会：

均是由最大者限度断言。KL散度成比例也可以重新安排为迹象所求(ELBO)最大者转化成：

等价7

其中亦会：

通过最大者转化成第一项，不太意味著极佳地揭示资料，通过成比例第二项，不太意味著尽意味著相似以前一项。这个两步被被称作变分推理小说(VI)。Dropout变分推理小说是最近似于新方法之一，已在繁复仿容中亦会尤其用以最有趣推理小说。成比例最大者限度如下：

等价

8其中亦会N和P分别均是由样品数和丢弃不所谓定。要给予与资料之部份的随机性，上面等价2中亦会的精准性τ可同义显露为资料的变量。给予了解随机性的一种新方法是混合两种变量。其中亦会，

资料统计学分析千分之绝对值变量是fθ(x)，仿容精准性变量是gθ(x)。

这样的话，似然变量可以写成：

将所谓定产自摆在仿容的权重之上，然后量度个数资料样品的权重变动量。欧几里德距离职员伤亡变量可以变动如下：

等价9

资料统计学分析方差可通过表列出方式为给予：

等价10

可先以新方法

人们现在做了很多分析来妥善解决随机性取样解决办法，尽管其中亦会大多数是管控随机性传布的解决办法。在过去的一到二十年中亦会，人们还整合了许多交叉随机性取样的新方法，并已断言对大多数中亦会小型解决办法简单。

三幅3：随机性取样的先以择性新方法

持续性传布

基于实时的新方法：加德纳实时、关键性取样、渐进取样等。 基于暂由的CE新方法：在非侵入性新方法中亦会，可以近似于一种研读暂由仿容来发挥作用替代品且快速的最有趣本来次测试或实时之旨在。基于暂由的新方法也可以以全都然基本观念的方式为来近似于。当采样生产成本(例如量度生产成本颇高昂的实时)过颇高时，这种新方法亦会绝对值得注意有效。 基于全都局揭开序幕的新方法：泰勒级数、摄动法等。这些新方法在管控相对来说极小的回传常量和不展现颇高度非标量的反向时具优势。这些标量或标量转化成新方法在随机性传布有关文章中亦会有详细详述。 基于变量揭开序幕的新方法：Neumann揭开序幕、正交或Karhunen–Loeve揭开序幕(KLE)，以及作为绝对值得注意的数列生命体揭开序幕(PCE)和变换揭开序幕。 基于最意味著点(MPP)的新方法：一阶精确性新方法(FORM)和二阶精确性新方法(SORM)。 基于计算积分的新方法：全都表征计算积分(FFNI)和降维(DR)。

对于非不所谓定新方法，复线统计学分析、模糊观念、意味著性观念和迹象观念是应以用领反之亦然最尤其的新方法之一。

不所谓定新方法被看来是工程所设计中亦会最全都然符合的随机性统计学分析新方法，因为它与权衡统计学分析观念原则上。它的奠基石是量度取样统计学的不所谓定密度变量。对于可以通过拉普拉斯常量变换给予的随机常量，这点可以全都然符合执行从而得到粗略的少于量。

交叉随机性

1.频带社亦会学：给定少于的标准偏差很更容易给予，可以扩展为少于量。

2.基本观念社亦会学：基本观念基本观念下所谓定几种交叉随机性取样新方法。最繁复的斜向是妥善解决也就是说校正和给定校正的解决办法。这些解决办法的挑战不大部分最主要仿容不足以和给定随机性的冲击，还最主要依赖来自电侄量度机实时和次测试的资料。一种典型的原因是，在次测试和实时中亦会回传周围环境有所不同。另一种典型原因是，从次测试中亦会得显露的给定被回传到实时中亦会。对于量度生产成本较颇高的实时，不一定才会一个替代仿容，例如拉普拉斯两步或数列生命体揭开序幕，从而定义一个交叉解决办法，以便找到最相似实时的替代仿容。

3.可先以新方法：交叉随机性取样的新方法是可先以基本观念新方法。可先以基本观念新方法的名字之部份联于其中亦会的四个可先以的两步。除了当以前比如说的资料部份，还应以同义定推断显露显露给定的所谓定产自。

针对仿容的拉普拉斯两步三维：为了妥善解决依赖仿容结果的解决办法，将电侄量度机仿容替换成拉普拉斯两步(GP)仿容 针对差可称变量的拉普拉斯两步三维：类似地，对于第一个可先以，用GP仿容替换成可称变量 推断显露显露给定的后验产自：基本观念猜想用以量度推断显露显露给定的后验产自 次测试反应以和差可称变量的资料统计学分析

4. 全都然新方法：全都然基本观念新方法不大部分要分派推断显露显露给定的所谓定，还要分派其他微给定的所谓定。

三幅4：近似于基本观念的系统所设计的随机性取样

自然语言处理中亦会的随机性取样

三幅5：自然语言处理中亦会随机性取样的混为一谈评量混为一谈

混为一谈目标中亦会的测资料随机性：个数资料统计学分析，不所谓定向量同义显露混为一谈产自，即它为每个几类分派一个不所谓定，使其成错误的资料统计学分析。由于资料统计学分析不是作为一个显式几类而是作为一个不所谓定产自所谓定的，因此可以反之亦然从资料统计学分析中亦会得显露随机性少于。比如说，这种简而言之资料统计学分析可以被看做少于资料的随机性。然而，仿容对资料随机性的少于受到仿容随机性的冲击，才会另行考虑。为了评量资料统计学分析资料随机性的生产量，可以应以用领反之亦然最大者混为一谈不所谓定或热力学内积。最大者不所谓定同义显露确切性的反之亦然同义显露，而热力学同义显露随机常量中亦会的千分之电侄邮件高水平。尽管如此，我们未能从一个单一的资料统计学分析中亦会分辨显露冲击这一特定资料统计学分析的仿容随机性有多大。 混为一谈目标中亦会的测仿容随机性：研读仿容给定的最有趣后验产自有助给予愈来愈优的随机性少于。有了这种后验产自，就有意味著评量随机常量的变动，即随机性。最典型的测新方法是互电侄邮件(MI)、考虑到Kullback-Leibler散度(EKL)和资料统计学分析方差。大体上上，所有这些内积都是量度随机反向和考虑到反向间的考虑到差可称。当有关仿容给定的专业知识意味著亦会减少最终资料统计学分析中亦会的电侄邮件时，MI总和。因此，MI可以解读为仿容随机性的内积。Kullback-Leibler散度内积两个个数不所谓定产自间的散度。EKL比如说于测意味著反向间的(考虑到)差可称，也可解读为对仿容反向随机性的测，因此均是由仿容随机性。即使对于统计学分析揭示的产自来说，给定随机性在资料统计学分析中亦会的传布大部分在所有原因下也都是难以妥善解决的;因此，才会用加德纳最有趣来最有趣。 三幅6：仿容的可视转化成和混为一谈仿容的产自随机性

测混为一谈目标中亦会的产自随机性：虽然这些随机性内积被尤其用以捕食来自基本观念神经互联的多个资料统计学分析间的可变性，但自带新方法未能捕食回传资料或产自部份样品中亦会的产自变动，这意味著亦会引致了推理小说两步所谓定一定蔑视并显现出虚所谓的记起结果。如果所有资料统计学分析表征都将颇高不所谓定总质量归因于同一(误解)几类标识，这将引致了少于绝对值间的低可变性。因此，的系统显然对其资料统计学分析是确切的，而资料统计学分析本身的随机性也在后面透过评量。 三幅7：仿容的可视转化成和混为一谈仿容的产自随机性

明晰资料集上的性能内积：上述内积用来评量单个资料统计学分析的性能，其他内积则用以评量这些内积在一组样品上的近似于原因。随机性内积比如说于区分错误混为一谈和误解混为一谈的样品，或反之亦然内样品和产自部份样品。为此，样品细分两组，例如反之亦然内和产自部份，或错误混为一谈和误解混为一谈。两种最典型的是接收器操控优点曲率(Receiver Operating Characteristic，全都名“ROC”)和粗略率-调回率曲率(Precision-Recall，全都名“PR”)。这两种新方法都基于基本观念内积的有所不同阈绝对值转化曲率。虽然ROC和PR曲率都所谓定了一个直观的观念，说明了大体上内积在多大层面上适合于分离两个考虑过的次测试用例，但它们并未所谓定一个定性内积。为了达到这一点，可以评量曲率下的面积(AUC)。详述来看，AUC所谓定了一个不所谓定绝对值，即随机先以择的阳性样品比随机先以择的阴性样品引致了愈来愈颇高的测绝对值。

评量紧接

紧接资料统计学分析中亦会的测资料随机性：与混为一谈目标相比，紧接目标只资料统计学分析简而言之少于，未任何资料随机性的暗指。管控这一解决办法的近似于新方法是，让互联资料统计学分析不所谓定产自的给定，例如，千分之向量和对数随机性的标准也就是说，这样就反之亦然所谓定了资料随机性的内积。标准也就是说的资料统计学分析允许(推断显露显露)单纯绝对值在特定区反之亦然内的统计学分析揭示。以一定不所谓定覆盖容绝对值的复线(断言资料统计学分析产自是错误的)是分奇数变量，即产显露不所谓定变量的倒数。对于个数的不所谓定绝对值，分奇数变量所谓定了一个边界。分奇数断言某种不所谓定产自，并将个数的资料统计学分析解读为产自的考虑到绝对值。

简而言之，其他新方法则是反之亦然资料统计学分析便是的资料统计学分析复线(PI)，其中亦会断言所谓定资料统计学分析。这样的复线亦会引致了随机性以均匀产自的基本观念显露现，而意味著亦会所谓定具体内容的资料统计学分析。顾名思义，这种新方法的确切性可以通过资料统计学分析复线的大小反之亦然衡量标准。千分之资料统计学分析复线长度(MPIW)比如说于评量仿容的千分之确切性。为了评量资料统计学分析间隔的错误性，可以应以用领反之亦然资料统计学分析间隔覆盖不所谓定(PICP)。PCIP均是由取回资料统计学分析复线的次测试资料统计学分析的百分比。

紧接资料统计学分析中亦会测仿容随机性：仿容随机性主要由仿容的构件、操练两步和操练资料中亦会均是由性不足以的区反之亦然招致。因此，紧接和混为一谈目标间的仿容随机性的原因和冲击未容正的相异;如此一来，紧接目标中亦会的仿容随机性可以像混为一谈目标中亦会现在揭示的那样透过等效测，例如在大多数原因下，通过最有趣千分之资料统计学分析和测单个资料统计学分析间的差可称来透过。 三幅8：仿容的可视转化成和紧接仿容的产自随机性

三幅9：仿容的可视转化成和紧接仿容的产自随机性

评量再分目标中亦会的随机性：评量再分目标中亦会的随机性与评量混为一谈解决办法相当相像。再分目标中亦会的随机性近似于基本观念推理小说的最有趣新方法少于。在再分上下文中亦会，VGA级再分中亦会的随机性近似于少于量、资料统计学分析方差、资料统计学分析热力学或互电侄邮件(MI)来测。构件少于中亦会的随机性是通过对所有VGA随机性少于透过千分之得到的。重量随机性的总质量通过评量变可称系数、千分之Dice分数或牵头上的交点来评量。这些加权以成对的方式为测多个少于绝对值间在面积重叠之部份的区别性。难得原因下，误解再分亦会引致了VGA和构件随机性减少。为了的次测试有否所谓定这种原因，应以评量VGA级的容阳性率，以及有所不同不确切度阈绝对值下保留VGA的所谓验证率和ROC曲率。 校正

如果公式显露的资料统计学分析记起度均是由了大体上上错误性不所谓定的极佳最有趣绝对值，则称资料统计学分析绝对值为校正极佳。因此，为了近似于不确切度取样新方法，才会确保的系统经过极佳校正。对于紧接目标，可以定义校正，资料统计学分析的少于量应以与根据资料集经验量度的少于量相匹配。

不一定，校正偏差是由与仿容随机性之部份的因素所招致的。这一点从直觉上很更容易了解，因为资料随机性均是由了潜在的随机性，即回传x和最大者限度y均是由有所不同的举例来说电侄邮件。年中，错误资料统计学分析的资料随机性将引致了一个近乎校正的的系统。这一点很清楚，因为这些新方法分别取样了仿容和资料的随机性，旨在降低资料统计学分析中亦会的仿容随机性。除了通过降低仿容随机性来基本观念上校正的新方法部份，大量且不断增长的典籍还分析了显式降低校正偏差的新方法。下节将详述这些新方法以及取样校正偏差的保护措施。才会注意的是，这些新方法意味著亦会降低仿容的随机性，而是将仿容的随机性传布到资料随机性的同义显露上。

例如，如果二元混为一谈器被过度匹配，并以不所谓定1将次测试集的所有样品资料统计学分析为A几类，而一半的次测试样品大体上上上是B几类，则重新校正新方法意味著亦会将互联反向映射到0.5，以给予精确的记起度。0.5的不所谓定不等于资料随机性，但同义显露传布到资料统计学分析资料随机性上的仿容随机性。

校正新方法

根据应以用领反之亦然两步，校正新方法可细分三大类：

在操练过渡期应以用领反之亦然的标准规范新方法：这些新方法修改最大者限度、优转化成和/或标准规范两步，以构建内在校正的的系统和互联。 在仿容的操练两步便应以用领反之亦然的后管控新方法：这些新方法才会一个保留的校正资料集来变动资料统计学分析分数以透过重新校正。才会注意的是，它们不用在断言都是的次测试集的产自等同于基于推理小说的产自的原因下才可以工作。因此，的次测试资料集的大小也亦会冲击校正结果。 神经互联随机性少于新方法：通过近似于降低神经互联记起度资料统计学分析中亦会仿容随机性的新方法，也亦会显现出愈来愈好的校正资料统计学分析绝对值。这是因为悉数的资料统计学分析资料随机性愈来愈好地均是由了资料统计学分析的大体上上随机性。例如，此类新方法基于基本观念新方法或颇高度自带(三幅4)。 举例来说的应以用领反之亦然

NICE Actimize是伊拉克合伙为区反之亦然和在世界上金融服务管理机构以及政府监管机构管理机构发放多种金融服务犯罪者、不确定性和管理制度妥善的产品的生产商，他们为了让创新性的系统所设计保护管理机构、消费者以及投资者的资产，不太意味著辨识金融服务犯罪者、防止欺骗并保障监管机构管理制度。该的公司不太意味著发放实时、跨渠道的欺骗防止、反洗钱验证和交易追踪妥善的产品，从而有助妥善解决支付欺骗、互联犯罪者、施压追踪、产品滥用、客户尽职追查和传闻中交易等解决办法。

基于计算机系统的的系统和颇高级统计学分析妥善的产品可以愈来愈早愈来愈快地发现可称常行为，消除从偷窃、欺骗、监管机构处罚到施压的财务职员伤亡。这样一来，有助的公司或民间组织降低各种职员伤亡、提颇高追查职员的提高效率，并强化司法管理制度和委派总质量。

随着基于计算机系统的的系统在金融服务犯罪者中亦会的近似于渐增，取样和管控随机性变得更加关键。一之部份，随机性取样在不确定性成比例之部份发挥着关键作用，这是防止欺骗所必需的。另一之部份，有一些具挑战性的资料源为欺骗追查发放了补充，只是这些资料不太意味著核实。这使得转化吻合的“地上容相”成一项相当具挑战性的目标。

Actimize的公司的CE评量基本观念

为了应以对上述解决办法，Activize的公司提显露了一个评量双方同意，其中亦会最主要各种具体内容的曲率半径资料集和评量加权，涵括了所有并不一定的随机性，有助推动随机性取样分析。此部份，他们还考虑了不确定性规避和十分困难原因下的评量解决办法。这种CE双方同意使资料科学家们不太意味著轻松地将有所不同并不一定的新方法与既定基准与举例来说的资料集透过相对来说。

结论

随机性取样(UQ)是基于计算机系统的的系统和权衡两步的关键部份之一，它在评量各种大体上上应以用领反之亦然中亦会的随机性时变得更加相相对来说。从前，随机性现在成现代机器和颇高度研读新方法密切相关的一部份，因此本文也对现代自然语言处理和颇高度研读中亦会最关键的UQ观念和新方法透过了一个相对来说新一轮的详述。

译文详述

朱先忠，51CTO社区撰稿，51CTO研究者博客、系主任，济宁两所颇的大学电侄量度机教师，自由编程界女兵一枚。20世纪专注各种苹果电脑的系统所设计(作序成ASP.NET AJX、Cocos 2d-X之部份三本的系统所设计三幅书)，近十多年投身于开源在世界上(熟识流行全都栈Web整合的系统所设计)，知晓基于OneNet/AliOS+Arduino/ESP32/该平台派等物联网整合的系统所设计与Scala+Hadoop+Spark+Flink等大资料整合的系统所设计。

原文标题：Uncertainty Quantification in Artificial Intelligence-based Systems，作者：Danny Butvinik

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