Que signifie "Incertitude des données"?

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L'incertitude des données, c'est quand on n'est pas sûr des infos qu'on a, ce qui peut mener à des erreurs ou des résultats flous. Dans des domaines comme la reconnaissance vocale et le traitement du langage, cette incertitude peut venir de différentes sources. Par exemple, quand un ordi entend des mots prononcés, il ne les comprend pas toujours parfaitement à cause du bruit, des accents ou d'une prononciation pas claire. Ça peut provoquer des erreurs dans l'interprétation de ce qui a été dit.

Quand on utilise des modèles pour analyser ou générer du langage, se fier juste à un type d'info (comme seulement les mots eux-mêmes) peut mener à des malentendus. En ajoutant d'autres types d'infos, comme des sons ou d'autres contextes, on peut réduire cette incertitude et améliorer la précision des résultats.

En gros, s'attaquer à l'incertitude des données, ça veut dire trouver des moyens de faire de meilleures estimations ou décisions basées sur les infos dispos, pour que les résultats soient plus clairs et fiables.