IBM ha desarrollado una iniciativa, Uncertainty Quantification 360, que describe así:
Uncertainty quantification (UQ) gives AI the ability to express that it is unsure, adding critical transparency for the safe deployment and use of AI. This extensible open source toolkit can help you estimate, communicate and use uncertainty in machine learning model predictions through an AI application lifecyle. We invite you to use it and improve it.
En la página del proyecto hay documentación abundante pero recomiendo comenzar por la demo.
Hay días en que uno no es que no tenga de qué escribir sino que la cabeza, después de tanto perseguir punteros en C y pastorear hordas de esclavos de Spark, ya no le da. Para ocasiones como esta de hoy guardo en un directorio una serie de artículos que recomendar. Hoy toca Building Watson: An Overview of the DeepQA Project.
Si no sabes qué es Watson, mira esto. Si lo sabes, el artículo anterior te ayudará a desmitificarlo por un lado y a admirarlo, por el otro, tanto o más que esto.
Hemos tratado el tema previamente en entradas como esta o esta. Pero es ahora IBM el que abunda en el tema mediante la publicación de un documento, The Risks of Using Spreadsheets for Statistical Analysis, cuyo nombre lo dice, poco más o menos, todo.
Cierto que el documento tiene como objetivo promover el uso de SPSS como alternativa y de ello se ocupa largamente su segunda mitad. Por eso es la primera la más relevante para mis lectores.
El primero tiene que ver con coches. En el ascensor, en las conversaciones que oigo en el ascensor, que es donde pulso los intereses de mis cotidianos coadláteres, soy mudo testigo de multitud de conversaciones. Las más tratan de coches. Es increíble cómo la gente está al día de marcas, modelos, motores y potencias. Aunque luego les preguntas por lo de su oficio y te das cuenta de que, sorprendentemente, no saben por dónde les pega el aire.
