AWS обяви, че Fortuna, библиотека с отворен код, кочто се използва за количествено определяне на несигурността на ML модели, е общодостъпна.
Всяка обучена невронна мрежа може да се използва с методите за калибриране, предлагани от Fortuna, като например conformal prediction, за да се получат калибрирани оценки на неопределеността, написаха Infoq по темата.

Съществуват множество документирани методи за оценяване или calibrating на неопределеността на прогнозите, но настоящите инструменти и библиотеки за количествено определяне на неопределеността имат ограничен обхват и не предоставят изчерпателна колекция от методи. Това води до големи режийни разходи и затруднява включването на неопределеността в производствените системи. Fortuna запълва тази празнина, като събира добре познати техники, правейки ги достъпни за потребителите чрез стандартизиран и удобен за ползване интерфейс.

Това и още по темата можете да откриете на международното издание на сайта ни DevStyler.IO – Amazon launches Fortuna, an open source library for specifying ML models