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Este tutorial proporciona una introducción suave a la predicción conformal y la cuantificación de incertidumbre sin distribución. Explica cómo generar intervalos de confianza de muestra finita que funcionan para cualquier modelo y conjunto de datos con bajo costo computacional. El concepto clave es obtener no solo una predicción puntual de una red neuronal, sino también un intervalo de predicción que garantice la salida deseada con alta probabilidad. Las técnicas discutidas en el tutorial funcionan de manera de caja negra, sin requerir análisis de modelo o reentrenamiento.
