IBM fue nombrado líder
The Forrester Wave™: Analítica predictiva multimodal y machine learning (PAML), primer trimestre de 2020.
Visión general
¿Qué es la desviación del modelo? ¿Por qué es importante?
La desviación del modelo se refiere al deterioro del rendimiento del modelo debido a los cambios en los datos y las relaciones entre las variables de entrada y salida. Es relativamente común que la desviación del modelo afecte negativamente a una organización a lo largo del tiempo o a veces repentinamente. Para detectar y mitigar eficazmente la desviación, las empresas pueden supervisar y gestionar el rendimiento del modelo como parte de la plataforma de datos e IA. Este enfoque integrado de datos e IA puede ayudarle a:
- Monitorear las métricas continuamente y recibir notificaciones de desviación en la precisión y la consistencia de los datos.
- Establecer objetivos y hacer un seguimiento a través del desarrollo, la validación y el despliegue.
- Simplificar los pasos para identificar las métricas empresariales afectadas por la desviación del modelo.
- Minimizar el impacto del deterioro del modelo a través de la automatización del monitoreo de la desviación.
Descubra más
¿Qué es la desviación del modelo?
Comprenda el impacto de la desviación del modelo.
Detecte la desviación del modelo
Descubra cómo detectar la desviación en modelos de IA.
Visualice la desviación del modelo
Supervise modelos de forma continua. Alerte a los usuarios de la desviación en la precisión y la coherencia del modelo.
Investigue más a fondo
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Detección de desviaciones
Supervise cualquier desviación en la precisión del modelo y reciba notificaciones cuando la precisión caiga más allá de un umbral.

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