El feedback, o retroalimentación en español, se refiere a la información que se proporciona a un sistema o modelo de aprendizaje automático después de que ha hecho una predicción o tomado una decisión. El feedback se utiliza para mejorar el rendimiento del modelo mediante la corrección de errores y la actualización de los parámetros del modelo en consecuencia.
El feedback puede ser positivo o negativo, y puede ser proporcionado de forma supervisada o no supervisada. En el aprendizaje supervisado, el feedback se proporciona en forma de etiquetas de entrenamiento que se utilizan para ajustar el modelo. En el aprendizaje no supervisado, el feedback se proporciona a través de la comparación de las predicciones del modelo con las observaciones del mundo real.
El feedback es importante en el aprendizaje automático porque permite a los modelos adaptarse y mejorar con el tiempo. Sin feedback, los modelos pueden estancarse en soluciones subóptimas y no ser capaces de aprender de forma efectiva a partir de nuevos datos. Además, el feedback también es importante para la evaluación del rendimiento del modelo, ya que permite la comparación de las predicciones del modelo con las observaciones reales y la identificación de posibles errores o incoherencias.
En la era digital en la que vivimos, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una fuerza disruptiva en numerosas industrias, y el sector banca [...]
Leer más »Data Mining es un proceso de exploración y análisis de grandes cantidades de datos, con el objetivo de descubrir patrones, relaciones y tendencias q [...]
Leer más »El sector financiero no deja de implementar nuevas tecnologías para modernizar y digitalizar sus funciones. Uno de los motivos es el procesamiento de [...]
Leer más »A la hora de buscar financiación para empresas, una de las fórmulas más utilizadas en la actualidad es el factoring. Se trata de un recurso no siem [...]
Leer más »
