데이터 불확실성과 모델 불확실성이 혼재된 상황에서 이를 효과적으로 분리하고 정량화하기 위해서는 다양한 방법을 활용할 수 있습니다. 먼저, 데이터 불확실성을 분석하기 위해 데이터의 노이즈, 불확실성, 그리고 데이터 분포의 겹침을 고려하는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터 불확실성을 측정하고 모델에 반영할 수 있습니다. 모델 불확실성을 분리하기 위해서는 모델 파라미터, 아키텍처, 그리고 데이터 분포의 불일치로 인한 불확실성을 고려하는 방법을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 불확실성을 정량화하고 데이터 불확실성과 모델 불확실성을 분리하여 분석할 수 있습니다.