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- Originaltitel:
- Uncertainty Estimation for Independent and Non-Independent Data
- Übersetzter Titel:
- Unsicherheitsabschätzung für Unabhängige und Nicht Unabhängige Daten
- Autor:
- Charpentier, Bertrand P. A. H.
- Jahr:
- 2024
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Betreuer:
- Günnemann, Stephan (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Günnemann, Stephan (Prof. Dr.); Hüllermeier, Eyke (Prof. Dr.); Nalisnick, Eric (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Stichworte:
- Uncertainty; Bayesian; Posterior; Tabular; Images; Graph; Sequences; Machine Learning; Deep Learning
- Übersetzte Stichworte:
- Unsicherheit; Bayesian; Posterior; tabellarisch; Bilder; Graph; Sequenzen; Maschinelles Lernen; Deep Learning
- TU-Systematik:
- DAT 600; DAT 703; DAT 708
- Kurzfassung:
- In this thesis, we look at uncertainty estimation for independent data (e.g. tabular, images), and non-independent data (e.g. graph, sequences). To this end, we develop desiderata describing the desired behavior for uncertainty estimates, efficient Bayesian models for uncertainty estimation, and uncertainty metrics related to trust, safety, fairness, or ease of maintenance in real-world applications.
- Übersetzte Kurzfassung:
- In dieser Doktorarbeit betrachten wir die Unsicherheitsschätzung für unabhängige Daten (z. B. Tabellen,Bilder) und nicht unabhängige Daten (z. B. Graphen, Sequenzen). Zu diesem Zweck entwickeln wir Desiderate, die das gewünschte Verhalten für Unsicherheitsschätzungen beschreiben, effiziente Bayes'sche Modelle zur Unsicherheitsschätzung und Unsicherheitsmetriken in Bezug auf Vertrauen, Sicherheit, Fairnessoder Wartungsfreundlichkeit in realen Anwendungen.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1705567
- Eingereicht am:
- 13.04.2023
- Mündliche Prüfung:
- 23.02.2024
- Dateigröße:
- 33546055 bytes
- Seiten:
- 323
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240223-1705567-1-1
- Letzte Änderung:
- 18.03.2024
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and Technology
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2024Schools und FakultätenTUM School of Computation, Information and TechnologyInformatik 26 - Professur für Data Analytics and Machine Learning (Prof. Günnemann)