Descripción: El muestreo de incertidumbre es una estrategia utilizada en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente en la optimización de hiperparámetros y en el aprendizaje activo. Su objetivo principal es seleccionar los puntos de datos más informativos para etiquetar, lo que permite mejorar la eficiencia del proceso de entrenamiento. Esta técnica se basa en la idea de que no todos los datos son igualmente útiles; algunos pueden proporcionar más información sobre la función objetivo que otros. Al identificar y priorizar estos puntos, se puede reducir el número de muestras necesarias para alcanzar un rendimiento óptimo del modelo. El muestreo de incertidumbre se puede implementar de diversas maneras, como a través de la evaluación de la incertidumbre en las predicciones del modelo, utilizando métricas como la entropía o la varianza de las predicciones. Esta metodología no solo optimiza el uso de recursos, sino que también puede conducir a modelos más robustos y precisos, ya que se enfoca en aprender de los ejemplos más desafiantes y representativos del conjunto de datos. En el contexto del aprendizaje automático en general, el muestreo de incertidumbre puede ser particularmente valioso, dado que la variabilidad en los datos puede ser alta y la selección de ejemplos informativos puede marcar una diferencia significativa en el rendimiento del modelo.
