Publicado: Dec 19, 2022
Temos o prazer de anunciar a disponibilidade geral da Fortuna, uma biblioteca de código aberto para quantificação de incertezas de modelos de ML. A Fortuna fornece métodos de calibração, como predição conforme, que podem ser aplicados a qualquer rede neural treinada para obter estimativas de incerteza calibradas. A biblioteca ainda oferece suporte a vários métodos de inferência bayesiana que podem ser aplicados a redes neurais profundas escritas em Flax.
A estimativa precisa da incerteza preditiva é crucial para aplicações que envolvem decisões críticas. A incerteza nos permite avaliar a confiabilidade das previsões do modelo, adiar o uso de tomadores de decisão humanos ou determinar se um modelo pode ser implantado com segurança. A biblioteca facilita a execução de benchmarks e permitirá que os profissionais criem soluções de IA robustas e confiáveis, aproveitando as técnicas avançadas de quantificação da incerteza.
Para saber mais sobre a biblioteca, confira nossa publicação no blog. Para começar a usar a Fortuna, você pode consultar os seguintes recursos:
Repositório do GitHub
Documentação oficial
Exemplos do uso da Fortuna