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.
El término Business Intelligence (o BI) define el uso de tecnologías de la información para identificar, descubrir y analizar datos comerciales, co [...]
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 »Las tecnologías de IA se usan actualmente en las empresas para la transformación de los procesos de negocio, impulsar la interacción con los client [...]
Leer más »Cada vez más empresas están aprovechando la información relevante que extraen de los datos que poseen y generan para mejorar sus procesos y descubr [...]
Leer más »
