IBM ha sido nombrada líder
Conozca los motivos en el informe Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning, tercer trimestre de 2020.
Información general
¿Qué es la desviación del modelo? ¿Por qué es importante?
La desviación del modelo hace referencia a la degradación del rendimiento del modelo debido a cambios en los datos y las relaciones entre las variables de entrada y salida. Es relativamente común que la desviación del modelo afecte a la organización de forma negativa con el transcurso del tiempo o, a veces, de forma repentina. Para detectar y mitigar eficazmente la desviación, las organizaciones pueden supervisar y gestionar el rendimiento del modelo como parte de la plataforma de IA y datos. Esta estrategia integrada de datos e IA puede ayudarle a:
- realizar un seguimiento continuo de las métricas y recibir alertas sobre las desviaciones en la precisión y la coherencia de los datos;
- establecer objetivos y realizar un seguimiento de estos a lo largo del desarrollo, la validación y la implementación;
- simplificar los pasos para identificar las métricas empresariales afectadas por la desviación del modelo;
- minimizar el impacto de la degradación del modelo automatizando la supervisión de la desviación.
Detectar y mitigar la desviación del modelo de IA (01:58)
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¿Qué es la desviación del modelo?
Entienda el impacto de la desviación del modelo.
Detecte la desviación del modelo
Lea cómo detectar la desviación en los modelos de IA.
Visualice la desviación del modelo
Supervise los modelos continuamente. Alerte a los usuarios sobre la desviación de la precisión del modelo y la coherencia de los datos.
Profundice
Mantenga la precisión de los modelos de IA
Indague más para aprender cómo funciona el supervisor de desviación.
Realice un seguimiento de los modelos de IA
Experimente una visita guiada práctica de la evaluación y gestión de modelos.
Valide y supervise los modelos
Obtenga información técnica general sobre la validación y supervisión de modelos.
Imagen de producto
Detección de desviación
Supervise cualquier desviación de la precisión del modelo y reciba una alerta cuando la precisión caiga por debajo de un umbral.
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