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Anastasios y Stephen presentan una introducción suave a la predicción conforme y la cuantificación de incertidumbre sin distribución. El tutorial se centra en generar intervalos de confianza para cualquier modelo y conjunto de datos con un costo computacional mínimo. El concepto clave es obtener no solo predicciones puntuales de una red neuronal, sino también intervalos de predicción con alta probabilidad. Las técnicas discutidas operan de manera de caja negra, eliminando la necesidad de análisis de modelos o reentrenamiento.
