El auto-ajuste de modelos predictivos (en inglés, automatic model tuning) es una técnica utilizada en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para optimizar automáticamente los hiperparámetros de un modelo predictivo. Los hiperparámetros son parámetros que no se aprenden durante el entrenamiento del modelo, sino que se establecen antes del entrenamiento y afectan directamente el rendimiento del modelo.
El auto-ajuste de modelos predictivos implica la selección automática de los mejores valores de los hiperparámetros mediante la exploración sistemática de las diferentes combinaciones posibles y la evaluación de su rendimiento en un conjunto de validación. Esta técnica puede utilizarse en una amplia variedad de modelos de aprendizaje automático, como árboles de decisión, redes neuronales y máquinas de vectores de soporte.
El auto-ajuste de modelos predictivos puede mejorar significativamente el rendimiento y la precisión de un modelo predictivo, especialmente en conjuntos de datos grandes y complejos. Al optimizar automáticamente los hiperparámetros, se puede reducir la necesidad de ajuste manual y la intervención humana, lo que puede ahorrar tiempo y recursos y mejorar la escalabilidad y la eficiencia del proceso de modelado.
Las siglas ERP significan Enterprise Resource Planning y se trata de un sistema de planificación informático y gestión empresarial capaz de integra [...]
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 »El software de optimización comercial basado en la inteligencia artificial debe tener feedback de las acciones comerciales llevadas a cabo, de las nu [...]
Leer más »Muchas veces nos preguntamos qué ejemplos de IA nos podemos encontrar en nuestro entorno y es que, la inteligencia artificial es un concepto que engl [...]
Leer más »