Incertidumbre basada en el rechazo en el aprendizaje automático: implicaciones para el desarrollo e interpretabilidad del modelo
Autores: Barandas, Marília; Folgado, Duarte; Santos, Ricardo; Simão, Raquel; Gamboa, Hugo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Incertidumbre basada en el rechazo en el aprendizaje automático: implicaciones para el desarrollo e interpretabilidad del modelo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Incertidumbre
Aprendizaje automático
Cuantificación de incertidumbre
Desarrollo de modelos
Preguntas de investigación
Técnicas de visualización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
La cuantificación de la incertidumbre puede aumentar la robustez y la interpretabilidad del modelo.
Descripción
La cuantificación de la incertidumbre puede aumentar la robustez y la interpretabilidad del modelo.