TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector4D data0-shot learning9-layer network3D convolution
A
AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBoostingBatch NormalizationBias
C
ChatbotClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClassifier / Classification
D
Deep LearningDeepfakeDiscriminative ModelDeterministic ModelData Augmentation
E
EmbeddingEncoderEpochEnsemble LearningExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionForward PropagationFoundation ModelFeature Extraction
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)Generative AI
H
HyperparameterHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Imbalanced DataInterpretabilityInstruction tuningInstance / SampleIntelligence Amplification / Augmentation
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel TrickKnowledge Distillation
L
Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLarge Language Model (LLM)Learning Rate
M
Multimodal / MultimodalityMachine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head Attention
N
NormalizationNeural NetworkNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNovelty Detection / Anomaly Detection
O
Objective FunctionOnline LearningOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
Policy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPromptParameter
Q
Queue / BufferQuantizationQ-learningQueryQuality Estimation
R
Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningReinforcement Learning (RL)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Supervised LearningSelf-Supervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Universal Approximation TheoremUnsupervised LearningU-NetUnderfittingUncertainty Estimation
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Z-score NormalizationZero-gradient phenomenonZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZygosity in augmentation

Ước lượng sự không chắc chắn là gì

Ước lượng sự không chắc chắn là một kỹ thuật được sử dụng trong thống kê, học máy và khoa học ra quyết định để đánh giá sự không chắc chắn của các dự đoán mô hình hoặc kết quả quyết định. Tầm quan trọng của nó nằm ở chỗ hiểu được sự không chắc chắn của các dự đoán có thể giúp những người ra quyết định đánh giá rủi ro và xây dựng chiến lược một cách hiệu quả hơn.


Trong học máy, đặc biệt là học sâu, các mô hình thường tạo ra một đầu ra xác định, điều này không phải lúc nào cũng phản ánh được sự phức tạp của thế giới thực. Thông qua ước lượng sự không chắc chắn, các nhà nghiên cứu có thể đánh giá các mức độ tin cậy của dự đoán của mô hình. Ví dụ, trong phân tích hình ảnh y tế, một mô hình có thể cung cấp các mức độ tin cậy khác nhau cho việc chẩn đoán những tổn thương nhất định, và hiểu những mức độ này có thể giúp bác sĩ đưa ra quyết định tốt hơn.


Có nhiều phương pháp khác nhau để ước lượng sự không chắc chắn, bao gồm phương pháp Bayes, tổ hợp mô hình và phương pháp Monte Carlo. Mỗi phương pháp có những ưu và nhược điểm riêng; ví dụ, phương pháp Bayes thường chính xác hơn nhưng tốn kém về mặt tính toán, trong khi tổ hợp mô hình có thể nâng cao độ chính xác nhưng cũng có thể dẫn đến việc quá khớp.


Nhìn về tương lai, tầm quan trọng của ước lượng sự không chắc chắn sẽ tiếp tục gia tăng với việc áp dụng rộng rãi trí tuệ nhân tạo và học máy. Các nhà nghiên cứu đang khám phá các thuật toán hiệu quả hơn để cải thiện độ chính xác và tốc độ của ước lượng sự không chắc chắn nhằm xử lý dữ liệu và mô hình ngày càng phức tạp.


Khi thực hiện ước lượng sự không chắc chắn, có một số vấn đề cần xem xét: trước tiên, cần chọn mô hình và thuật toán phù hợp; thứ hai, chất lượng và số lượng dữ liệu sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả; cuối cùng, những người ra quyết định cần hiểu được ý nghĩa của đầu ra mô hình để có thể đưa ra những quyết định hiệu quả.