Asignación de Métricas

Proceso mediante el cual se miden y registran indicadores clave que reflejan el comportamiento y desempeño de modelos de inteligencia artificial o aprendizaje automático.

Permite evaluar la calidad, precisión y eficiencia de un modelo durante su fase de entrenamiento y validación, así como en su implementación.

Estas métricas pueden incluir medidas como precisión, recall, F1-score, exactitud, pérdida o el área bajo la curva ROC, dependiendo del tipo de problema abordado.

Ayudan a identificar fortalezas y debilidades en el rendimiento del modelo, permitiendo ajustes y optimizaciones posteriores.

Su correcta asignación y selección son esenciales para garantizar que los objetivos del proyecto y las expectativas se alineen con los resultados obtenidos del sistema.