Evaluación de modelo

Es el proceso mediante el cual se mide el desempeño de un modelo de inteligencia artificial o aprendizaje automático utilizando métricas específicas y datos previamente definidos.

Permite determinar qué tan bien o mal se comporta un modelo en la tarea para la que fue diseñado, evaluando su capacidad para generalizar sobre datos desconocidos.

Se realiza utilizando conjuntos de datos separados como el de validación o prueba, que contienen ejemplos que el modelo no ha visto durante el entrenamiento.

Las métricas empleadas varían según el problema a resolver e incluyen medidas como precisión, sensibilidad, error cuadrático medio, entre otros.

Es una etapa crítica dentro del desarrollo de soluciones basadas en IA, ya que permite identificar posibles limitaciones, ajustar hiperparámetros y optimizar el modelo antes de su implementación definitiva.

Proporciona una visión objetiva sobre la eficiencia y utilidad del modelo para su aplicación en el mundo real.