Skip to content

Conformal Prediction: Theory and Application

Conformal Prediction is a statistical machine learning technique that is getting remarkable interest through Academic research and various companies all around the world. The reason is that it can quantify the prediction uncertainty of machine learning methods in an efficient way and with some very interesting theoretical guarantees.
There are other advantages too: for instance, it can be applied under minimal assumptions (that we will see later on) to every model we like, both for continuous and discrete dependent variables (regression and classification problems) and it is easy-to-understand, easy-touse, and general, applying naturally to problems arising in the fields of computer vision, natural language processing, deep reinforcement learning, and so on.

CONSULTA INTEGRALMENTE QUESTA TESI

La consultazione è esclusivamente in formato digitale .PDF
Acquista
Anteprima Indice Bibliografia
Mostra/Nascondi contenuto.
1 INTRODUCTION 1 Introduction We shall begin by explaining what exactly is Conformal Predictionandwhatitdoesforusinpractice: itisaway to generate prediction sets for any model we want; these prediction sets have a fundamental property that guar- antees us a certain level of confidence (usually chosen a priori) about the intervals themselves. We will see later what this property is about and what are the theoretical guarantees that make all this possible. It is important to remember that Conformal Prediction can be applied both to qualitative (response is discrete) and to quanti- tative problems (e.g. response is continuous): In fact, it will always predict a certain set, that will contain in the first case some of the classes of the response and in the second case it will simply be a numerical interval. To achieve our goal, we will divide this paper into two parts: thefirstone,Theory,inwhichwewillexplainhow this technique works and the second part, Application, in which we will use Conformal Prediction on some data frames. 4

CONSULTA INTEGRALMENTE QUESTA TESI

La consultazione è esclusivamente in formato digitale .PDF
Acquista
Il miglior software antiplagio

L'unico servizio antiplagio competitivo nel prezzo che garantisce l'aiuto della nostra redazione nel controllo dei risultati.
Analisi sicura e anonima al 100%!
Ottieni un Certificato Antiplagio dopo la valutazione.

Informazioni tesi

  Autore: Paolo Ciracì
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2022-23
  Università: Università degli Studi di Torino
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia, statistica e informatica per l'azienda
  Relatore: Giovanni Rebaudo
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 29
Forse potrebbe interessarti la tesi:

E - Learning e Telelavoro

La tesi si compone di 2 parti, la prima dedicata alla formazione a distanza, la seconda al lavoro a distanza, esaminandone gli input positivi e le ripercussioni negativi. Esamina inoltre i vantaggi e gli svantaggi dal punto di vista aziendale e degli attori interessati (dipendente, studente, formatore).

FAQ

Per consultare la tesi è necessario essere registrati e acquistare la consultazione integrale del file, al costo di 29,89€.
Il pagamento può essere effettuato tramite carta di credito/carta prepagata, PayPal, bonifico bancario.
Confermato il pagamento si potrà consultare i file esclusivamente in formato .PDF accedendo alla propria Home Personale. Si potrà quindi procedere a salvare o stampare il file.
Maggiori informazioni
Ingiustamente snobbata durante le ricerche bibliografiche, una tesi di laurea si rivela decisamente utile:
  • perché affronta un singolo argomento in modo sintetico e specifico come altri testi non fanno;
  • perché è un lavoro originale che si basa su una ricerca bibliografica accurata;
  • perché, a differenza di altri materiali che puoi reperire online, una tesi di laurea è stata verificata da un docente universitario e dalla commissione in sede d'esame. La nostra redazione inoltre controlla prima della pubblicazione la completezza dei materiali e, dal 2009, anche l'originalità della tesi attraverso il software antiplagio Compilatio.net.
  • L'utilizzo della consultazione integrale della tesi da parte dell'Utente che ne acquista il diritto è da considerarsi esclusivamente privato.
  • Nel caso in cui l’utente che consulta la tesi volesse citarne alcune parti, dovrà inserire correttamente la fonte, come si cita un qualsiasi altro testo di riferimento bibliografico.
  • L'Utente è l'unico ed esclusivo responsabile del materiale di cui acquista il diritto alla consultazione. Si impegna a non divulgare a mezzo stampa, editoria in genere, televisione, radio, Internet e/o qualsiasi altro mezzo divulgativo esistente o che venisse inventato, il contenuto della tesi che consulta o stralci della medesima. Verrà perseguito legalmente nel caso di riproduzione totale e/o parziale su qualsiasi mezzo e/o su qualsiasi supporto, nel caso di divulgazione nonché nel caso di ricavo economico derivante dallo sfruttamento del diritto acquisito.
L'obiettivo di Tesionline è quello di rendere accessibile a una platea il più possibile vasta il patrimonio di cultura e conoscenza contenuto nelle tesi.
Per raggiungerlo, è fondamentale superare la barriera rappresentata dalla lingua. Ecco perché cerchiamo persone disponibili ad effettuare la traduzione delle tesi pubblicate nel nostro sito.
Per tradurre questa tesi clicca qui »
Scopri come funziona »

DUBBI? Contattaci

Contatta la redazione a
[email protected]

Ci trovi su Skype (redazione_tesi)
dalle 9:00 alle 13:00

Oppure vieni a trovarci su

Parole chiave

learning
data
machine
prediction
science
conformal
technique

Tesi correlate

Non hai trovato quello che cercavi?

Abbiamo più di 45.000 Tesi di Laurea: cerca nel nostro database

Oppure consulta la sezione dedicata ad appunti universitari selezionati e pubblicati dalla nostra redazione

Ottimizza la tua ricerca:

  • individua con precisione le parole chiave specifiche della tua ricerca
  • elimina i termini non significativi (aggettivi, articoli, avverbi...)
  • se non hai risultati amplia la ricerca con termini via via più generici (ad esempio da "anziano oncologico" a "paziente oncologico")
  • utilizza la ricerca avanzata
  • utilizza gli operatori booleani (and, or, "")

Idee per la tesi?

Scopri le migliori tesi scelte da noi sugli argomenti recenti

Come si scrive una tesi di laurea?

A quale cattedra chiedere la tesi? Quale sarà il docente più disponibile? Quale l'argomento più interessante per me? ...e quale quello più interessante per il mondo del lavoro?

Scarica gratuitamente la nostra guida "Come si scrive una tesi di laurea" e iscriviti alla newsletter per ricevere consigli e materiale utile.

Leggi la guida

La tesi l'ho già scritta,
ora cosa ne faccio?

La tua tesi ti ha aiutato ad ottenere quel sudato titolo di studio, ma può darti molto di più: ti differenzia dai tuoi colleghi universitari, mostra i tuoi interessi ed è un lavoro di ricerca unico, che può essere utile anche ad altri.

Il nostro consiglio è di non sprecare tutto questo lavoro:

È ora di pubblicare la tesi

Scopri di più