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Uncertainty Toolbox: una caja de herramientas de Python para la cuantificación de la incertidumbre predictiva, calibración, métricas y visualización

Una lista seleccionada profesionalmente de vídeos, tutoriales, libros, artículos, tesis de doctorado y maestría, y bibliotecas de código abierto sobre Conformal Prediction.

[JMLR 2026] "UQLM: Un paquete de Python para la cuantificación de la incertidumbre en modelos de lenguaje grandes"

Implementación ligera y útil de predicción conforme en datos reales.

Biblioteca de análisis de sensibilidad en Python. Contiene Sobol, Morris, FAST y otros métodos.

Awesome-LLM-Robustness: una lista curada sobre incertidumbre, fiabilidad y robustez en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).

Este repositorio contiene una colección de encuestas, conjuntos de datos, artículos y códigos para la estimación de incertidumbre predictiva en modelos de aprendizaje profundo.

Caja de herramientas basada en Python con diversos métodos para la toma de decisiones, cuantificación de incertidumbre y emulación estadística: multi-fidelidad, diseño experimental, optimización bayesiana, cuadratura bayesiana, etc.

Paquete de Python para conformal prediction

Framework de código abierto para modelos de incertidumbre y deep learning en PyTorch 🌱