Contact
Algerie - Plateforme academique nationale
...
Préparez votre séjour scientifique

Laboratoire d’accueil · Lettre d’accueil · Orientation du dossier

En savoir plus

IA & Recherche · arXiv AI · publications

$ECUAS_n$: A family of metrics for principled evaluation of uncertainty-augmented systems

Extrait de la source

Cette page structure un contenu IA & recherche pour faciliter la lecture, la citation et la vérification par les chercheurs, étudiants et moteurs IA.

arXiv:2605.20490v2 Announce Type: new Abstract: In high-stakes automated decision-making, access to predictive uncertainty is essential for enabling users -- human or downstream systems -- to accept or reject predictions based on application-specific cost trade-offs. Such uncertainty-augmented (UA) systems -- i.e., systems that output both predictions and uncertainty scores -- are currently being assessed in the lite

Votre atelier DzCademia

Évaluer un jeu de données ou un benchmark

Un score n’a de sens qu’avec les données, la séparation entre apprentissage et test et les règles d’évaluation. Vérifiez la provenance, la licence, les catégories couvertes et les risques de recouvrement avec les données du modèle. Une performance sur ce benchmark ne suffit pas à démontrer une capacité générale.

Un exercice concret

Choisissez un sous-ensemble et décrivez ce qu’il mesure réellement. Comparez deux méthodes avec le même protocole et conservez les erreurs, pas seulement la moyenne des scores.

Repères de cette fiche
Sujet
$ECUAS_n$: A family of metrics for principled evaluation of uncertainty-augmented systems
Site source
arxiv.org
Date de publication à la source
2026-05-22
Date de collecte sur DzCademia
2026-05-22
Mon plan de préparation

Liste personnelle indicative, distincte des pièces ou règles officielles. Vos cases restent sur cet appareil ; aucun compte nécessaire.

0 / 5 étapes cochées

Consulter la source

Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

intelligence artificielle
Voir la source originale

Source officielle ou originale : arXiv AI. Vérifiez toujours les détails sur la source primaire.

Retour IA & Recherche
369
Manifestations recensees
1419485
Visites cumulees
2191
Visites aujourd'hui