Términos del glosario

¿Qué es Evaluación de modelos? La evaluación de modelos es un proceso crítico en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y consiste en medir y comparar el rendimiento de los modelos para determinar su precisión y eficacia. El objetivo de la evaluación de modelos es determinar si un modelo es capaz de hacer predicciones precisas y consistentes sobre nuevos datos. En el proceso de evaluación de modelos, se utiliza un conjunto de datos de prueba para probar el modelo y medir su rendimiento en términos de métricas específicas, como la precisión, la sensibilidad, la especificidad y la F1-score, entre otras. Estas métricas permiten determinar cuán bien el modelo se desempeña en la tarea para la cual se ha entrenado. Además de las métricas de rendimiento, también se pueden utilizar técnicas de validación cruzada para evaluar la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. Esto se hace dividiendo el conjunto de datos en varios subconjuntos de entrenamiento y prueba y evaluando el modelo en cada subconjunto para determinar su capacidad para hacer predicciones precisas en datos no vistos.

¿Qué es Evolución de sistemas inteligentes? La evolución de sistemas inteligentes se refiere al proceso de mejora continua y adaptación de sistemas inteligentes a lo largo del tiempo, a medida que se enfrentan a nuevos desafíos y se acumula más experiencia y conocimiento. En inteligencia artificial y machine learning, los sistemas inteligentes evolucionan a través de la retroalimentación constante que reciben a través de la interacción con el mundo real y la retroalimentación de los usuarios. Esto permite a los sistemas adaptarse a diferentes entornos y situaciones, y mejorar su rendimiento y precisión en la realización de tareas específicas. La evolución de sistemas inteligentes también implica la mejora de los algoritmos y modelos utilizados en los sistemas, así como la incorporación de nuevas técnicas y tecnologías que permiten el procesamiento más rápido y preciso de grandes volúmenes de datos. En resumen, la evolución de sistemas inteligentes es el proceso de mejora continua y adaptación de sistemas inteligentes a medida que se enfrentan a nuevos desafíos y se acumula más experiencia y conocimiento. Es una parte fundamental del desarrollo de la inteligencia artificial y el machine learning, ya que permite la creación de sistemas más eficientes y precisos para realizar tareas específicas.

¿Qué es Explicabilidad? La explicabilidad se refiere a la capacidad de un modelo de aprendizaje automático para ser entendido y explicado de manera clara y comprensible por los humanos. La explicabilidad es importante porque muchos modelos de aprendizaje automático son muy complejos y difíciles de interpretar, lo que puede dificultar la comprensión de cómo se llega a las decisiones o predicciones que se hacen. La explicabilidad es particularmente importante en aplicaciones críticas en las que es necesario comprender cómo se toman las decisiones, como la detección de fraudes o la toma de decisiones médicas. Los modelos de aprendizaje automático que son altamente explicables permiten a los expertos en la materia comprender cómo se toman las decisiones y explicarlas a los demás de una manera comprensible. Existen varias técnicas para aumentar la explicabilidad de los modelos de aprendizaje automático, como la visualización de datos, la simplificación de los modelos, la identificación de características importantes y la interpretación de las decisiones tomadas por el modelo. Además, la explicabilidad también se puede mejorar mediante el uso de modelos de aprendizaje automático que son intrínsecamente más explicables, como los modelos basados en reglas y los modelos lineales.