Descripción: La cuantificación de la incertidumbre es el proceso de medir y expresar la incertidumbre inherente en modelos y predicciones. Este concepto es fundamental en diversas disciplinas, como la ciencia de datos y la estadística, donde se busca no solo realizar predicciones, sino también entender la confianza que se puede tener en ellas. La incertidumbre puede surgir de múltiples fuentes, incluyendo variabilidad en los datos, errores de medición y limitaciones en los modelos utilizados. La cuantificación de esta incertidumbre permite a los investigadores y analistas tomar decisiones más informadas, ya que proporciona un marco para evaluar el riesgo y la fiabilidad de las predicciones. Herramientas como intervalos de confianza, análisis de sensibilidad y métodos bayesianos son comúnmente utilizados para este propósito. En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la cuantificación de la incertidumbre se vuelve aún más crítica, ya que los modelos pueden ser complejos y sus predicciones pueden tener un impacto significativo en la toma de decisiones. Por lo tanto, entender y comunicar la incertidumbre es esencial para la interpretación adecuada de los resultados y para la implementación efectiva de soluciones basadas en datos.
