Aleatoric Uncertainty (알레아토릭 불확실성)
Aleatoric Uncertainty는 데이터 내에서 본질적으로 존재하는 불확실성을 의미합니다. 즉, 측정된 데이터 자체의 무작위성이나 내재적인 변동성으로 인한 불확실성입니다. 예를 들어, 실험 데이터에서 측정 오류나 환경적 요인들(예: 센서의 정확도, 자연의 변화 등)이 포함될 때 발생하는 불확실성입니다. Aleatoric Uncertainty는 데이터를 수집하는 과정에서 피할 수 없는 변동성을 나타내므로, 이를 줄이기 위한 방법은 데이터 수집의 품질을 높이거나 데이터를 더욱 세밀하게 측정하는 방법이 있습니다. 하지만 이 불확실성은 모델 개선만으로는 완전히 제거할 수 없으며, 불확실성의 한계로 남아 있을 수 있습니다.
Epistemic Uncertainty (에피스테믹 불확실성)
Epistemic Uncertainty는 모델이나 지식의 부족에서 오는 불확실성입니다. 이는 모델의 학습 부족이나 불완전한 이해에서 발생합니다. 예를 들어, 모델이 데이터를 충분히 학습하지 못했거나, 데이터셋이 부족하거나, 학습 알고리즘이 문제를 제대로 이해하지 못할 때 발생하는 불확실성입니다. Epistemic Uncertainty는 데이터의 양을 증가시키거나 모델의 구조를 개선하는 등의 방법으로 줄일 수 있습니다. 즉, 이는 모델 개선이나 데이터 확장이 가능한 불확실성입니다.
비교
- 기원: Aleatoric Uncertainty는 데이터 자체의 본질적인 무작위성에서 발생하는 반면, Epistemic Uncertainty는 모델의 지식 부족에서 발생합니다.
- 해결 가능성: Aleatoric Uncertainty는 모델이나 데이터 수집 방법의 개선만으로 완전히 해결할 수 없지만, Epistemic Uncertainty는 더 많은 데이터나 더 나은 모델을 통해 해결할 수 있습니다.
- 불확실성 수준: Aleatoric Uncertainty는 자연적인 변동성으로 인한 불확실성이라 모델이 예측할 수 없고, 이를 감소시키는 방법은 거의 없지만, Epistemic Uncertainty는 지식의 부족에서 비롯되기 때문에, 모델을 개선하거나 데이터를 확장함으로써 줄일 수 있습니다.
결론
두 불확실성의 차이를 이해하는 것은 머신러닝 모델을 개선하는 데 중요합니다. Aleatoric Uncertainty는 불가피한 자연적 변동성을 나타내며, 이를 처리하는 방식은 데이터 품질 개선에 중점을 두어야 합니다. 반면, Epistemic Uncertainty는 모델의 지식 부족에서 발생하므로, 더 많은 데이터나 더 좋은 모델을 통해 이를 줄여나갈 수 있습니다. 이를 구분하고 적절히 대응하는 것이 더 정확하고 신뢰성 있는 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.