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.
El Procesamiento del Lenguaje Natural o NLP analiza cómo las máquinas entienden, interpretan y procesan el lenguaje humano.
Leer más »La tecnología Blockchain o cadena de bloques es conocida sobre todo como la arquitectura informática en la que se basa el Bitcoin y otras criptomone [...]
Leer más »Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) se usan actualmente en las empresas para la transformación de los procesos de negocio, impulsar la i [...]
Leer más »El software de detección de fraude es una herramienta importante para proteger las empresas y los individuos de la actividad fraudulenta y minimizar [...]
Leer más »
Aquí puedes editar tus preferencias sobre las cookies de este sitio web.
Las cookies de publicidad se utilizan para ofrecer a los visitantes anuncios y campañas de marketing relevantes. Estas cookies rastrean a los visitantes en todos los sitios web y recopilan información para ofrecer anuncios personalizados.
Las cookies analíticas se utilizan para entender cómo interactúan los visitantes con el sitio web. Estas cookies ayudan a proporcionar información sobre las métricas del número de visitantes, la tasa de rebote, la fuente de tráfico, etc.
Las cookies funcionales ayudan a realizar ciertas funcionalidades como compartir el contenido del sitio web en las plataformas de las redes sociales, recoger opiniones y otras características de terceros.
Las cookies necesarias son absolutamente imprescindibles para que el sitio web funcione correctamente. Estas cookies garantizan las funcionalidades básicas y las características de seguridad del sitio web, de forma anónima.
Otras cookies no categorizadas son aquellas que están siendo analizadas y que aún no han sido clasificadas en una categoría.
