Unsicherheit von Vorhersagen
Die Quellen sind über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 2
Neueste datierte Quelle: 2017-08
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
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Einfach erklärt
Eine Möglichkeit, Grenzen einer Vorhersage zu beschreiben, etwa fehlendes Wissen oder ungenaue Informationen. [1]
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Grenzen und Unterschiede
Mehrere unterschiedliche Antworten zu erzeugen, ergibt nicht automatisch eine kalibrierte Unsicherheitsschätzung. Die Kategorien beschreiben Ursachen von Unsicherheit; Kalibrierung prüft, ob Zahlenwerte zu Ergebnissen passen. [1] [2]
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Ausführlicher erklärt
Forschende unterscheiden Unsicherheit durch begrenztes Wissen im Modell von Unsicherheit in den Beobachtungen selbst. Getrennte Schätzungen können zeigen, wo mehr Daten helfen könnten und wo Beobachtungen mehrdeutig bleiben. [1]
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Wie das zur Karte passt
Lesefrage im Atlas: Worauf bezieht sich ein Unsicherheitsmaß, und wie wurde es geprüft? [1] [2]
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Quellen und Umfang unserer Lektüre
1. What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?
Die Quelle ist über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2017-03-15
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Zusammenfassung und Versionsverlauf gelesen. Belegt die Unterscheidung zwischen Unsicherheit in Beobachtungen und Unsicherheit im Modell. Die Experimente betreffen Computer Vision, kein validiertes Unsicherheitsmaß für jedes LLM.
2. On Calibration of Modern Neural Networks
Die Quelle ist über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2017-08
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Zusammenfassung und Publikationsangaben des Tagungsbands gelesen. Die Experimente betreffen Bild- und Dokumentklassifikatoren, nicht die Verlässlichkeit eines Chatbots, der Sicherheit behauptet.
Ausgabe und maschinenlesbare Belege
Inhaltsversion 0.20.0. Quellenstichtag 2026-09-15; das bedeutet nicht, dass jede Quelle an diesem Tag gelesen wurde.
Festgehaltenes vollständiges Datenpaket · Vollständige Quellennotizen · Anleitung für KI-Agenten