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Uncertainty Toolbox: uma caixa de ferramentas Python para quantificação de incerteza preditiva, calibração, métricas e visualização

Uma lista curada profissionalmente de vídeos, tutoriais, livros, artigos, teses e bibliotecas open-source sobre Conformal Prediction.

[JMLR 2026] "UQLM: Um pacote Python para quantificação de incerteza em grandes modelos de linguagem"

Implementação leve e útil de previsão conforme em dados reais.

Biblioteca de análise de sensibilidade em Python. Contém métodos Sobol, Morris, FAST e outros.

Awesome-LLM-Robustness: uma lista curada sobre incerteza, confiabilidade e robustez em Large Language Models.

Este repositório contém uma coleção de levantamentos, conjuntos de dados, artigos e códigos para estimativa de incerteza preditiva em modelos de deep learning.

Uma caixa de ferramentas baseada em Python com vários métodos em tomada de decisão, quantificação de incerteza e emulação estatística: multi-fidelidade, design experimental, otimização Bayesiana, quadratura Bayesiana, etc.

Pacote Python para predição conforme (conformal prediction).

Framework de código aberto para modelos de incerteza e aprendizado profundo em PyTorch 🌱