Inferencia Robusta y Cuantificación de Incertidumbre para la Toma de Decisiones Basada en Datos

Los modelos de aprendizaje automático se han convertido en herramientas esenciales para la toma de decisiones en sectores críticos como la salud, las políticas públicas y las finanzas. Sin embargo, su aplicación práctica enfrenta dos grandes desafíos: el sesgo de selección en los datos y la cuantificación adecuada de la incertidumbre.