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불확실성 정량화는 많은 과학 및 공학 분야에서 의사 결정 및 최적화 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이 분야는 최근 몇 년 동안 연구자들 사이에서 압도적인 주목을 받았으며, 다양한 방법의 무기를 가지게 되었습니다. 확률적 예측 및 특히 예측 구간(PIs)은 불확실성 정량화에 가장 널리 사용되는 기술 중 하나입니다. 연구자들은 의료 진단, 생물 정보학, 재생 에너지 및 전력망과 같은 중요한 응용 분야에서의 불확실성 정량화 연구를 보고했습니다. 이 조사 논문의 목적은 예측 구간 구축을 위한 신경망 기반 방법을 종합적으로 연구하는 것입니다. PIs가 어떻게 구축되고 최적화되며 불확실성의 존재하에 의사 결정에 적용되는지를 다룰 것입니다. 또한, 편향이 없는 PI 평가를 위한 다양한 기준이 조사됩니다. 이 논문은 또한 신경망 기반 불확실성 정량화 분야의 추가 연구를 위한 몇 가지 지침을 제공합니다.
Kabir 외 (Mon,)은 이 질문에 대해 연구했습니다.
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