Vuelve la probabilidad a The Fluxions. ¡Por fin llega el capítulo bayesiano a la cuarta temporada!
La incertidumbre nos da miedo: queremos saber siempre qué va a pasar, queremos seguridad. Sin embargo, como diría seguramente Sócrates, es muy importante saber qué es lo que no sabemos. Y para los sistemas de Inteligencia Artificial, que toman decisiones en escenarios de alto riesgo, cuantificar la incertidumbre es la clave para tener sistemas más confiables y seguros.
Así que por tu bien y el de los demás, escucha este episodio y aprende a dominar lo que no sabes. Si quieres conocer qué tipos de incertidumbre existen y cómo se pueden aplicar en el mundo real, escucha a Bart y Mike en el nuevo episodio de The Fluxions y ¡disfruta con nosotros de esta 4.ª temporada!
Referencias
- Gal, Y. (2016). Uncertainty in Deep Learning.
- Gawlikowski J. et al. (2022). A Survey of Uncertainty in Deep Neural Networks. ArXiv.
- Hüllermeier, E., & Waegeman, W. (2021). Aleatoric and epistemic uncertainty in machine learning: an introduction to concepts and methods. Machine Learning, 110(3), 457–506.
Música
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