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La inflación de varianza en los bordes de dominios acotados genera sesgo en la adquisición de procesos gaussianos, afectando la optimización bayesiana.
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Cómo las variables sombra débiles de modelos preentrenados permiten acotar estimaciones con datos faltantes, reduciendo sesgo y mejorando precisión
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