¿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.
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Aprendizaje continuo con mezcla de experiencias en límites de soporte
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AI4SLT: Formalización de Teoría de Aprendizaje Estadístico en Lean 4
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Conceptos latentes cuantizados vectoriales: alternativa escalable al clustering
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Garantías de cobertura con pseudo-calibración en predicción conforme
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Predicción Probabilística Conformal Jerárquica para Adopción de DER
Nuevo método jerárquico de predicción conformal para adopción de DER con garantías estadísticas. Ideal para planificación de redes.
Descubrimiento e inferencia no lineal en epidemiología con RuleSHAP
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PCS-UQ: Cuantificación de incertidumbre con el marco PCS
El marco PCS-UQ cuantifica incertidumbre en ML con predicción-check y calibración multiplicativa. Supera a métodos conformales en cobertura de subgrupos y reduce conjuntos de predicción un 20%.
CP4SBI: Cómo Calibrar Conjuntos Creíbles en Inferencia Basada en Simulación
CP4SBI calibra conjuntos creíbles en inferencia basada en simulación, ofreciendo garantías de cobertura local para mejorar la cuantificación de incertidumbre.
Calibración de la Robustez en Decisiones mediante Control de Riesgo Conformal Inverso
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Características basadas en magnitud revelan interacciones en datos espaciales multiespecie. Aplicación en tumores y cáncer colorrectal. Descúbrelo aquí.
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