1️⃣ 🌱 Uncertainty là gì và vì sao cần đo lường

Dự đoán của mô hình AI không bao giờ chắc chắn 100%.
UQ giúp ta hiểu mức độ rủi ro khi ra quyết định dựa vào mô hình đó.

💡 Hiểu đơn giản:

Aleatoric là “sai số tự nhiên”,
Epistemic là “sai vì chưa biết đủ”.

2️⃣ 🧠 Tư duy “tự nghi ngờ” trong khoa học dữ liệu

Data Scientist không chỉ hỏi:

“Kết quả là gì?”
mà còn phải hỏi:
“Tôi tự tin bao nhiêu phần trăm vào kết quả này?”

🎯 Đây chính là sự khác biệt giữa AI ra quyết định mù quáng và AI có trách nhiệm.

3️⃣ ⚙️ Các kỹ thuật phổ biến để định lượng Uncertainty

💬 Mỗi kỹ thuật là một cách mô hình nói:

“Tôi nghĩ xác suất đúng của câu trả lời này là 87%, chứ không phải 100%.”

4️⃣ 🔍 Ứng dụng thực tế của UQ

💡 UQ là “thước đo niềm tin” – giúp doanh nghiệp tin vào AI đúng mức, không mù quáng.

5️⃣ 🔄 Kết hợp UQ vào pipeline AI

[Data Collection]  
     ↓  
[Model Training]  
     ↓  
[Prediction + Uncertainty Score]  
     ↓  
[Risk-aware Decision System]  
     ↓  
[Feedback & Retraining]

🎯 UQ không chỉ là phần phụ, mà là layer bảo vệ cho toàn bộ pipeline AI – nhất là trong lĩnh vực tài chính, y tế, bảo hiểm và công nghiệp tự động.

6️⃣ 📘 Công cụ & Framework hỗ trợ

7️⃣ 💬 Best Practice – Làm AI có “tự trọng”

✅ Luôn hiển thị độ tin cậy (confidence interval) cùng dự đoán.
✅ Tách riêng Aleatoric vs Epistemic trong phân tích.
✅ Thiết lập cảnh báo khi mô hình “quá tự tin” vào dữ liệu mới.
✅ Kết hợp UQ với Explainable AI (XAI) để giải thích vì sao hệ thống nghi ngờ.

“Một mô hình thông minh không phải là mô hình luôn đúng,
mà là mô hình biết đâu là lúc cần hỏi lại con người.”

8️⃣ 🌟 Insight tổng kết

✅ Uncertainty Quantification là nền tảng của AI đáng tin cậy.
✅ Biết rõ “độ tự tin” giúp doanh nghiệp giảm rủi ro khi hành động theo AI.
✅ Là kỹ năng bắt buộc của Data Scientist hiện đại — nhất là khi AI bắt đầu ra quyết định thay con người.

“AI không cần hoàn hảo — chỉ cần trung thực với sự không chắc chắn của mình.”

📞 0352.433.233 | 🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn