这篇论文介绍了机器学习在无线通信领域的应用，并提出了开发带有概率建模的 ML 系统来解决 ML 模型推理可靠性和不确定性的问题。作者使用 WiFi 信道状态信息进行了真实案例演示来证明该方法的正确性，并指出这种方法可以用于无线感知应用中，不仅仅是 WiFi 感知，还包括毫米波雷达等其他应用。

Oct, 2022

本篇研究论文重点介绍了机器学习模型中的不确定性量化方法，特别关注神经网络以及在工程设计和医疗领域的应用。通过介绍多种不确定性量化方法和计量标准，本篇论文旨在帮助提高机器学习模型的安全性和可靠性，同时提供两个具体案例：锂离子电池寿命预测和涡轮发动机剩余使用寿命预测。

May, 2023

探索概率方法来提高机器翻译质量评估，提供良好的置信度估计，并通过全后验预测分布进行评估。还展示了在不对称风险的情况下如何利用后验信息，从而捕捉翻译工作流程中的典型情况。

Jun, 2016

本文研究基于统计学习理论的机器学习方法中的不确定性问题，并深入探讨了在回归分析中评估模型系数和输出特征值预测中的不确定度。另外，针对机器学习中的模型复杂度和严重非线性等问题提出解决方案，并指出决策制定时需要对机器学习模型和预测进行不确定性评估、风险评估的需求，并提供使用非参数技术解决不确定性问题的方法及最新的超级计算机设备供进行高强度计算。

Jun, 2022

该论文提出了一种处理量子机器学习中普遍存在的不确定性的通用方法学，该方法可以在训练数据量有限、量子计算硬件噪声存在的情况下可靠地度量量子模型的不确定，并基于概率共同预测来达到对真实目标的可信度量。

Apr, 2023

研究了使用贝叶斯神经网络中的可学习不确定性来训练预测过程监控模型，以预测剩余时间和结果，并得出结论认为这种不确定性估计可以区分更精确和不太精确的预测，从而提高了用户对于这种预测系统的信心，在合作和以较小的数据集进行更早的实施方面具有潜在的可应用性。

Jun, 2022

在这篇论文中，我们提出了一种新的方法来使用基于方差的度量标准来量化分类问题中的不确定性，能够对类别级别的不确定性进行推理，该方法在需要细致决策的情况下非常有用。除了这种公理方法，我们还提供了实证结果，表明这种度量标准在有效性和竞争性上与常用的基于熵的度量标准相当。

Dec, 2023

机器学习模型在计量学应用中的可信度需要伴随确定性不确定性的量化，本文解决了经过训练 / 固定的机器学习回归模型中不确定性传播的挑战，提供了在特定输入数据分布和多种机器学习模型下，对模型输出均值和方差的解析表达式，并通过数值实验验证方法，与蒙特卡罗方法在计算效率上进行比较，同时以锂离子电池状态建模为例，展示了方法的应用。

Apr, 2024

综合机器学习医疗模型在临床实践中的应用仍然不理想，缺乏证据证明其可靠性进而限制了其广泛应用。本文综述了用于各种医学图像任务中开发的机器学习模型的不确定性量化方法，包括概率和非概率方法，以全面调研与不确定性量化相关的研究。该综述对医学图像的分析和医学应用以及相应的不确定性评估协议进行了讨论，并强调了未来的研究方向。整体上，本综述旨在帮助临床和技术领域的研究人员快速而深入地了解医学图像分析机器学习模型中的不确定性量化研究。

Oct, 2023

过去几十年，数据分析和机器学习领域的大部分工作都致力于优化预测模型，并取得比现有模型更好的结果。然而，本文指出对于很多应用而言，更加重要的并非准确的预测，而是变异性或不确定性。本文进一步探讨了让每个人了解不确定性、意识到其重要性并学会拥抱而不是害怕不确定性的世界，对一种确定性估计准确性的具体框架 —— 被称为 “符合性预测” 的框架进行了细致研究。而且，无需对数据进行参数假设，这一非参数结果在渐近程度上也不必依赖大数定律，使得这个框架成为唯一值得称为 “无分布假设” 的框架。

May, 2024