Descripción: La reducción de la incertidumbre se refiere al proceso de minimizar la ambigüedad y la falta de certeza en las predicciones realizadas por modelos de inteligencia artificial y análisis de datos. Este concepto es fundamental en diversas áreas de la tecnología, ya que permite a los sistemas aprender de manera más efectiva y tomar decisiones más informadas. En el contexto de la IA explicable, la reducción de la incertidumbre ayuda a los usuarios a comprender cómo y por qué se toman ciertas decisiones, lo que aumenta la confianza en los modelos. En la optimización de hiperparámetros, se busca ajustar los parámetros de un modelo para mejorar su rendimiento y, al mismo tiempo, reducir la variabilidad en las predicciones. El aprendizaje federado, que permite entrenar modelos en múltiples dispositivos sin compartir datos sensibles, también se beneficia de la reducción de la incertidumbre al combinar información de diversas fuentes. Finalmente, en el análisis predictivo, la reducción de la incertidumbre es crucial para ofrecer pronósticos más precisos y confiables, lo que puede tener un impacto significativo en la toma de decisiones en diversas aplicaciones tecnológicas.
