entropiegebaseerde

Entropiegebaseerde verwijst naar benaderingen en methoden die entropie als kernmaat gebruiken om onzekerheid, ongestructureerde informatie of inefficiëntie te kwantificeren en te sturen. Het begrip entropie komt oorspronkelijk uit de informatie-theorie van Claude Shannon en uit de thermodynamica, maar wordt in veel vakgebieden toegepast. In data-analyse en machine learning dient entropie vaak als maat voor onvoorspelbaarheid: hoe groter de entropie van een variabele, hoe minder voorspelbaar deze is. In veel toepassingen ondersteunt entropiegebaseerde benadering het nemen van beslissingen onder onzekerheid, bijvoorbeeld bij modellen die maximale entropie nastreven of bij regularisatie op basis van onzekerheid.

Kernbegrippen en berekening worden vaak weergegeven via discrete en continue vormen. De discrete entropie H(X) = - sum p(x) log p(x) neemt toe naarmate de verdeling minder deterministisch is, terwijl continue entropie h(X) = - ∫ f(x) log f(x) dx geldt voor verdelingen over een continu domein. Logaritmebasis bepaalt de eenheid (bits bij basis 2, nats bij basis e). Mutual information en voorwaardelijke entropie spelen een rol bij het meten van relaties tussen variabelen. Het maximum-entropyprincipe (Jaynes) stelt dat men onder gegeven constraints de kansverdeling kiest met maximale entropie, wat een objectieve aannamestructuur biedt wanneer informatie beperkt is.

Toepassingen variëren van feature selectie via informatiewinst tot entropie-regularisatie in machine learning, en van entropie-gestuurde reconstructie tot entropie-ondersteunde sampling in simulaties en statistische modellering. Doel is steeds om onzekerheid expliciet te modelleren en processen of data effectief te beschrijven met zo weinig aannames als mogelijk.