QUMPHY 프로젝트에서 PPG 신호 기반 머신러닝 모델의 불확실성 정량화에 대한 실무 가이드를 발표했어요. 회귀 및 분류 작업에 적합한 머신러닝 모델 유형과 비교 방법을 안내해요.
모델 의존적 및 모델 독립적 기법을 포함한 다양한 불확실성 정량화 방법 구현 및 결과 검증 방법을 설명하고, 6개의 벤치마크 문제와 관련 데이터세트를 제시해요.
실무 적용을 위한 소프트웨어 설명과 윤리적 고려 사항도 담고 있으며, 요약 및 권장 사항으로 마무리돼요.