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Realice el seguimiento de los modelos. Reciba alertas cuando se produzca una desviación en la precisión del modelo y en la coherencia de los datos.
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¿Qué es la desviación del modelo?¿Por qué es importante?

La desviación del modelo se refiere a la degradación del rendimiento del modelo debido a cambios en los datos y en las relaciones entre las variables de entrada y de salida.Es relativamente habitual que la desviación de modelos afecte a la organización de forma negativa lo largo del tiempo o, en ocasiones, de forma repentina.Para detectar y mitigar con eficacia la desviación, las organizaciones pueden monitorear y gestionar el rendimiento de los modelos como parte de la plataforma de IA y datos.Este enfoque integrado de IA y datos puede ayudarle a:

  • Hacer el seguimiento continuo de las métricas y recibir alertas sobre las desviaciones en la precisión y la coherencia de los datos.
  • Establecer objetivos y hacer un seguimiento durante todo el 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 mediante la automatización del monitoreo de la desviación.
Entienda la detección de desviaciones

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Más información ¿Qué es la desviación del modelo?

Comprenda el impacto de la desviación de modelos.

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Cómo detectar la desviación de modelos

Aprenda a detectar la desviación en los modelos de IA.

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IBM ha sido nombrada líder. Vea los motivos en el informe The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning, tercer trimestre de 2020.
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