¿Tiene éxito tu sistema de IA implementado?

Comprender la inteligencia artificial

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

¿Cuándo medir el éxito?

Ciclo de vida de la metodología MLOps

Medir el éxito a lo largo del ciclo de vida de los MLOps

Datos de entrenamiento y validación

Entrenar un modelo

Validar un modelo con ejemplos de prueba

Comparación de las predicciones con las etiquetas reales

Cálculo de la precisión

Métrica del error en modelos de regresión

Métricas para motores de búsqueda y recomendación: calidad de la clasificación, diversidad en los resultados, etc.

Clasificación de productos recomendados

Degradación del modelo

Métricas empresariales: Indicadores clave de rendimiento (KPI)
- Indicador de rendimiento y progreso de los objetivos de la organización

Los posibles riesgos incluyen:

Prueba de concepto (PoC):

Demostrador piloto para validar la viabilidad y el valor potencial + identificación temprana de riesgos

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