Incertidumbre epistémica no es reducible
¿Crees que más datos eliminan la incertidumbre epistémica? Un nuevo estudio demuestra que no. Conoce la paradoja y la nueva clasificación.
#incertidumbre aleatoria
¿Qué incertidumbres necesitamos para los sistemas dinámicos?
Aprende a distinguir incertidumbres aleatorias y epistémicas en sistemas dinámicos desde la óptica del machine learning. Claves para mejorar predicciones y modelos.
¿Qué incertidumbres necesitamos para sistemas dinámicos?
Descubre qué tipos de incertidumbre (aleatoria y epistémica) son clave en sistemas dinámicos desde la perspectiva del machine learning y cómo modelarlas.
Deep learning consciente de incertidumbre para peligro de incendios
Mejora la precisión y fiabilidad del pronóstico de incendios forestales con deep learning que cuantifica la incertidumbre. Reduce errores de calibración un 2.1%.
RAG: más allá de los hechos, representar opiniones diversas
¿Sabías que los RAG tienen sesgo factual? Nuevo enfoque O-RAG logra 79% de preferencia al incluir opiniones diversas. Artículo completo.
Estimación de incertidumbre con distribuciones de varianza controlada
Nueva técnica para cuantificar la incertidumbre en redes neuronales usando la varianza de las predicciones. Ideal para aplicaciones críticas.
Benchmarking de incertidumbre en clasificación multi-etiqueta de RX de tórax
Evaluamos 13 métodos de cuantificación de incertidumbre en clasificación de radiografías de tórax, desenredando incertidumbres epistémicas y aleatorias.
Difusión calibrada con incertidumbre para generar moléculas 3D fiables
Descubre cómo UCD calibra la incertidumbre en modelos de difusión para generar moléculas 3D más fiables y precisas, mejorando la validez química.
Ambigüedad en la predicción de errores con cuantificación de incertidumbre
Descubre cómo la ambigüedad afecta la predicción de errores en LLMs y cómo desenredarla mejora la precisión hasta en 10 puntos de PRR.