Lexicon Redes Neuronales

Introducción

Evaluar correctamente un modelo de aprendizaje automático es tan importante como entrenarlo. Las métricas de evaluación permiten medir el rendimiento del modelo y comparar diferentes enfoques de aprendizaje.

Dependiendo del tipo de problema —clasificación, regresión o generación de texto— se utilizan diferentes métricas para evaluar la calidad del modelo.

En esta sección exploramos las métricas y métodos utilizados para evaluar sistemas de inteligencia artificial.

Conceptos en esta categoría

• Accuracy
• Precision
• Recall
• F1 Score
• Perplexity
• BLEU Score
• Benchmarking
• Model Evaluation
• Cross-Validation
• Confusion Matrix

Estas métricas ayudan a comprender el rendimiento real de los modelos de IA.