Cosa significa "Entropia di previsione"?
Indice
L'entropia di previsione è un modo per misurare quanto un modello sia incerto o insicuro riguardo alle sue previsioni. Quando un modello guarda i dati, può fornire diversi possibili risultati. Più è incerto, più alta è l'entropia di previsione. Questo concetto è importante, soprattutto in campi come la medicina o le auto a guida autonoma, dove fare la scelta giusta può essere cruciale.
Importanza nella presa di decisioni
In situazioni dove le scommesse sono alte, sapere quanto è certo un modello può aiutare a prendere decisioni migliori. Se un modello mostra un'alta entropia di previsione, significa che non è sicuro della sua scelta, il che potrebbe portare a una certa cautela nel prendere decisioni.
Sfide con attacchi avversari
Quando i modelli affrontano attacchi avversari, che sono tentativi di confonderli, l'entropia di previsione può aumentare. Se un modello è addestrato in un modo che non tiene conto di questi attacchi, potrebbe avere difficoltà a fornire previsioni affidabili. Questo può portare a insiemi di previsioni più ampi che non sono molto utili.
Migliorare l'entropia di previsione
Regolando come i modelli vengono addestrati e usando strategie che si concentrano sulla riduzione di questa incertezza, è possibile migliorare le loro performance. Questo include l'uso di tecniche che considerano sia i dati di addestramento precedenti che i nuovi dati riscontrati durante il test. Pesando le previsioni in base alla loro certezza, i modelli possono diventare più affidabili nel prendere decisioni con esempi singoli, soprattutto in scenari impegnativi come l'imaging medico.