従来の機械学習の手法は、本質的に異なる不確実性の源（しばしばアレアトリック不確実性とエピステミック不確実性と呼ばれる）を区別できません。
「アレアトリック（統計的）不確実性」は、ランダム性、つまり本質的にランダムな要因により実験結果に生じるばらつきのことを指します。
「エピステミック（体系的）不確実性」は、知識の欠如、すなわちエージェントの認識状態に起因する不確実性を指します。
アレアトリック不確実性とは異なり、エピステミック不確実性は、追加情報に基づいて原理的には低減することができます。
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