この文脈では、エピステミック（認識的）不確実性とアレイタリック（無作為的）不確実性は、活発な学習やサンプリングに重要な役割を果たします。エピステミック不確実性は、我々が知識の欠如からくる不確かさであり、これを理解することで最も情報量の多いデータポイントを選択しラベル付けする際に効果的です。一方、アレイタリック不確実性はデータ自体からくるランダムな変動であり、トレーニング中に最も有益なサンプルを選択して効率的に学習するのに役立ちます。
具体的に言えば、エピステミックおよびアレイタリック不確実性を正しく理解し分析することで、深層学習モデルの訓練効率やラベル付け効率を向上させることが可能です。例えば、「主観」的または「客観」的な情報量の概念を導入し、「事前」と「事後」の推定値間で情報量がどのように変化するか考察することで、最適なデータサブセット選択手法や活発な学習戦略を開発・適用する基盤が整います。
したがって、エピステミックおよびアレイタリック不確実性は深層学習コンテキストで重要であり、「何故その結果だったか？」や「次回同じ問題設定でも同じ結果が得られるか？」といった問いに答える上で鍵となります。