Tolerancia a fallos

En el ámbito de la inteligencia artificial y machine learning, se refiere a la capacidad de un sistema para continuar funcionando de manera correcta incluso cuando partes de sus componentes fallan o se producen errores inesperados.

Esta característica es crucial en sistemas críticos que dependen de modelos de IA, ya que garantiza que los fallos no afecten significativamente al rendimiento general o a los resultados esperados.

Se logran implementando redundancias, estrategias de recuperación y mecanismos que permiten identificar, aislar y mitigar fallos sin detener el funcionamiento completo del sistema.

En machine learning, puede incluir la capacidad de un modelo para manejar datos de baja calidad, valores atípicos o errores de procesamiento sin comprometer los resultados precisos o útiles.

Es un aspecto clave en la construcción de sistemas confiables y robustos que operan en entornos complejos y dinámicos.