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Unsicherheitsmodellierung beschreibt Verfahren, mit denen Unsicherheiten in Daten, Modellen und Prozessen systematisch erfasst, quantifiziert und analysiert werden, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Die Zufallsvariable ist ein zentrales Konzept der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, das die Abbildung von Ergebnissen eines Zufallsexperiments auf reelle Zahlen ermöglicht. Sie dient der mathematischen Modellierung von Unsicherheiten und ist Grundlage für viele statistische Verfahren.

Die Wahrscheinlichkeit beschreibt die mathematische Größe, mit der das Eintreten eines Ereignisses in einem Zufallsexperiment quantifiziert wird. Sie ist eine zentrale Größe in Statistik, Mathematik und vielen angewandten Wissenschaften.

Ein probabilistischer Autoencoder ist ein neuronales Netzwerkmodell, das probabilistische Methoden nutzt, um latente Repräsentationen von Daten zu lernen und gleichzeitig Unsicherheiten zu modellieren. Es erweitert klassische Autoencoder um eine statistische Komponente und findet breite Anwendung in der KI und Datenanalyse.

Der Variational Bayesian Autoencoder (VBAE) ist eine Erweiterung des Variational Autoencoders (VAE), die eine bayesianische Perspektive auf die latenten Variablen einnimmt und somit Unsicherheiten modelliert. Er wird in der maschinellen Lernforschung eingesetzt, um komplexe Datenstrukturen probabilistisch zu erfassen und realistische Daten zu generieren.