投稿日: Dec 19, 2022
機械学習モデルの不確実性定量化を扱うオープンソースのライブラリである Fortuna の一般提供が開始されました。Fortuna では共形予測などのキャリブレーション手法が利用でき、これをトレーニング済みの任意のニューラルネットワークに適用することで、キャリブレーションされた不確実性の推定値を得ることができます。さらに、Flax で記述されたディープニューラルネットワークに適用可能な、数々のベイズ推定法もこのライブラリでサポートされています。
重要な意思決定を扱うアプリケーションでは、予測の不確実性を正確に見積ることが非常に重要です。不確実性が存在することで、私たちはモデル予測の信頼性を評価したり、人間の意思決定者に決定を任せたり、モデルを安全にデプロイできるかどうかを判断したりできます。このライブラリによってベンチマークが容易に実行できるようになることで、担当者は高度な不確実性定量化技術を活用し、堅牢で信頼性のある AI ソリューションを構築できます。
このライブラリについて詳しくは、ブログ投稿をご覧ください。Fortuna の使用開始にあたっては、以下のリソースを参照してください。