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.
Para saber cómo funciona la tecnología semántica, lo primero que debes saber es que se encarga de ayudar a los sistemas de inteligencia artificial [...]
Leer más »La web semántica o “internet del conocimiento” es una prolongación de la actual web. A diferencia de esta, la web semántica se basa en proporci [...]
Leer más »Normalmente, el Aprendizaje Automático se utiliza para resolver problemas comerciales en diversos sectores y áreas donde se aplican diferentes algor [...]
Leer más »El término Business Intelligence (o BI) define el uso de tecnologías de la información para identificar, descubrir y analizar datos comerciales, co [...]
Leer más »
