Contexto:

En ingeniería, el modelado para el análisis de riesgo y confiabilidad de los procesos de medición que incluyen rutinas de cómputo exige el análisis de las fuentes y categorías de la incertidumbre, la cual, en este contexto, puede ser clasificada como aleatoria y epistémica.

Método:

Se presenta una revisión de la literatura obtenida de bases de datos como Google Scholar, IEEEXplore y ScienceDirect en cuanto a tendencias y enfoques relacionados con el concepto de incertidumbre, en el marco de la soft metrología, a fin de mejorar la comprensión cuando se tienen restricciones adicionales debido al aseguramiento de la validez de los resultados.

Resultados:

Se exponen conceptos y comparaciones que ayudan a mejorar la comprensión de la incertidumbre epistémica y aleatoria en los procesos de medición de soft metrología y su relación con el aseguramiento de la validez de los resultados, en el marco de las máquinas de aprendizaje.

Conclusiones:

Se concluye que la calidad en la representación de los sistemas de soft metrología es influenciada de manera constante por la incertidumbre aleatoria, y la incertidumbre epistémica exhibe una dinámica descendente cuanto mejor sea el ajuste del modelo con suficientes datos de entrenamiento.

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