Several extensions and applications of conformal prediction have been developed for designing uncertainty sets in active learning [1]}, anomaly detection [2]}, [3]}, image classification [4]}, few shot learning [5]}, time series [6]} or to infer the performance guarantee for statistical learning algorithms [7]}, [8]}, [9]}. We refer to the extensive reviews in [10]} for other applications to artificial intelligence.

Было разработано несколько расширений и применений конформного прогнозирования для создания множеств неопределенности в активном обучении [1], обнаружении аномалий [2], [3], классификации изображений [4], обучении на небольшом количестве примеров [5], временных рядах [6] или для вывода гарантии производительности статистических алгоритмов обучения [7], [8], [9]. Для других применений в искусственном интеллекте см. обширные обзоры в [10].