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.
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son dos de las tecnologías más populares utilizadas para construir sistemas inteli [...]
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 uso de Inteligencia Artificial en los negocios es cada vez más común y necesario para la optimización y evolución de los procesos. En uno de nu [...]
Leer más »La inteligencia artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) y el análisis de datos están cambiando rápidamente y teniendo un gran impacto en e [...]
Leer más »
