La trazabilidad en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se refiere a la capacidad de seguir el proceso de entrenamiento de un modelo y rastrear su desempeño y resultados en diferentes etapas del proceso.
La trazabilidad es importante en el aprendizaje automático porque permite a los desarrolladores y usuarios del modelo comprender cómo se ha creado el modelo, qué datos se han utilizado para entrenarlo, qué técnicas de preprocesamiento se han aplicado a los datos, qué algoritmos de aprendizaje automático se han utilizado y cómo se ha evaluado su desempeño.
La trazabilidad también es importante para garantizar la transparencia y la responsabilidad en el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático, especialmente en áreas sensibles como la toma de decisiones críticas en la atención médica, la justicia penal y la seguridad pública.
En resumen, la trazabilidad es un aspecto clave en el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático, ya que permite a los desarrolladores y usuarios del modelo comprender y evaluar el proceso de entrenamiento y los resultados del modelo.
A medida que el comercio electrónico continúa creciendo a un ritmo vertiginoso, los estafadores también están encontrando nuevas y sofisticadas fo [...]
Leer más »Un artículo publicado en abril de 2021 por Óscar Jiménez El Confidencial, se titulaba así “Premio de 34.000 M para los bancos por aplicar bien i [...]
Leer más »Una de las decisiones a las que se enfrenta una empresa que necesite una infraestructura de IT, es la de elegir en dónde se localiza esta infraestruc [...]
Leer más »El término inteligencia artificial (IA) es pura actualidad, pero fue inventado en 1956 por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la famosa [...]
Leer más »