Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3.5 Sonnet | Chat GPT4o | Llama 3:

Resumen:

1.- Predicción Conformal: Un método para construir intervalos de predicción con cobertura garantizada asumiendo intercambiabilidad de datos.

2.- Intercambiabilidad: Suposición de que la distribución conjunta de los puntos de datos es invariante bajo permutaciones.

3.- Garantía de Cobertura: Los conjuntos de predicción conformal tienen cobertura garantizada para tamaños de muestra finitos sin suposiciones de distribución.

4.- Desafío Computacional: Calcular conjuntos conformales exactos es a menudo inviable, especialmente para salidas continuas.

5.- Límites de Estabilidad: Límites sobre cuánto cambian las predicciones de un modelo cuando los datos de entrada se perturban ligeramente.

6.- Predicción Conformal Estable (stabCP): Método propuesto que combina predicción conformal con límites de estabilidad.

7.- Ajuste de Modelo Único: stabCP requiere ajustar el modelo solo una vez, a diferencia de otros métodos que requieren múltiples ajustes.

8.- Sin División de Datos: stabCP utiliza todos los datos para el entrenamiento, a diferencia de los métodos conformales divididos.

9.- Cobertura Mantenida: stabCP preserva las garantías de cobertura de la predicción conformal estándar.

10.- Estabilidad Algorítmica: Suposición de que pequeños cambios en los datos de entrada llevan a pequeños cambios en las predicciones del modelo.

11.- Función de Puntuación: Mide la no conformidad de una predicción, utilizada para construir conjuntos conformales.

12.- Medida de Conformidad: Cuantifica qué tan bien se ajusta una predicción candidata con los datos observados.

13.- Tipicidad: Medida de cuán típica es una predicción candidata en comparación con los datos observados.

14.- Conjunto de Predicción Oráculo: Conjunto de referencia que asume conocimiento de la variable objetivo desconocida.

15.- Predicción Conformal Dividida: Método que utiliza la división de datos para separar los pasos de ajuste del modelo y calibración.

16.- Enfoque de Búsqueda de Raíces: Método para calcular conjuntos conformales aproximando raíces de la función de conformidad.

17.- Interpolación: Técnica para aproximar las predicciones del modelo entre puntos conocidos.

18.- Aproximación por Lotes: Uso de múltiples puntos candidatos para obtener aproximaciones más ajustadas de conjuntos conformales.

19.- Optimización Convexa: Clase de problemas para los cuales los límites de estabilidad son a menudo más fáciles de derivar.

20.- Continuidad de Lipschitz: Condición de regularidad en funciones, a menudo asumida para derivar límites de estabilidad.

21.- Dualidad: Concepto de la teoría de optimización utilizado para derivar algunos límites de estabilidad.

22.- Descenso de Gradiente Estocástico: Método de optimización iterativa a menudo utilizado en aprendizaje automático.

23.- Perceptrón Multicapa: Tipo de red neuronal utilizada en experimentos.

24.- Aumento de Gradiente: Método de aprendizaje en conjunto utilizado en experimentos.

25.- Cobertura Empírica: Porcentaje de veces que un conjunto de predicción contiene el valor verdadero en experimentos.

26.- Longitud del Intervalo de Confianza: Medida de la precisión de un conjunto de predicción.

27.- Eficiencia Computacional: Medida por el tiempo de ejecución relativo a un método base.

28.- Conjuntos de Datos Reales: Experimentos realizados en varios conjuntos de datos del mundo real para evaluar el rendimiento del método.

29.- Conjuntos de Datos Sintéticos: Datos generados artificialmente utilizados para experimentos controlados.

30.- Estimación de Límites de Estabilidad: Desafío de estimar con precisión los límites de estabilidad para modelos complejos.

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