Descripción: La propagación de incertidumbre es un proceso fundamental en el análisis de sistemas complejos, donde se busca determinar la incertidumbre en un resultado basado en las incertidumbres presentes en las entradas. Este concepto es especialmente relevante en el contexto de modelos estadísticos, algoritmos de optimización y técnicas de aprendizaje automático. En estos sistemas, las entradas pueden estar sujetas a variaciones y errores, lo que puede afectar significativamente la precisión de las predicciones o clasificaciones realizadas por el modelo. La propagación de incertidumbre permite cuantificar cómo estas variaciones en las entradas influyen en la salida del modelo, proporcionando una medida de confianza en los resultados obtenidos. Este enfoque es crucial para mejorar la robustez y la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje automático, ya que permite a los investigadores y desarrolladores entender mejor las limitaciones de sus sistemas y tomar decisiones informadas basadas en la incertidumbre inherente a los datos. Además, la propagación de incertidumbre puede ser utilizada para optimizar modelos, ajustando parámetros y estructuras para minimizar el impacto de la incertidumbre en las predicciones finales.
