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Stephen introduce el tema de la inferencia para problemas de predicción, centrándose en la cuantificación de la incertidumbre para problemas de predicción utilizando modelos complejos de aprendizaje automático. Reconoce a sus coautores e introduce un problema de clasificación real que involucra imágenes médicas categorizadas en tres clases: normal, COVID-19 y neumonía. Los datos utilizados en el ejemplo son reales y se ajustó un modelo de aprendizaje profundo a ellos.