Onzekerheidsschatting bij machinaal leren: toepassingen bij compressie en kalibratie van neurale netwerken KU Leuven
Op wetenschappelijke gebieden waar plausibele redenering nodig is, is het van cruciaal belang om onzekerheden te overwegen bij het uitvoeren van een dergelijke deductieve redenering. Een typische pijplijn van dit proces bevat drie stappen: (1) Verzamel gegevens, (2) Bouw een computationeel model en (3) doen voorspellingen. In een systeem van weersvoorspelling is het bijvoorbeeld weinig zin om te zeggen dat morgen zal regenen of niet in stap ...