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Evaluación de modelos de IA
Última actualización: 28 ene 2025
Evaluación de modelos de IA

Puede realizar un seguimiento y medir los resultados de sus activos de IA para ayudar a garantizar que cumplen los procesos empresariales, independientemente de dónde se creen o ejecuten sus modelos.

Puede utilizar las evaluaciones de modelos como parte de sus estrategias de gobernanza de la IA para garantizar que los modelos de los entornos de despliegue cumplen las normas de conformidad establecidas, independientemente de las herramientas y marcos que se utilicen para crear y ejecutar los modelos. Este enfoque garantiza que los modelos estén libres de sesgos, puedan ser explicados y comprendidos fácilmente por los usuarios empresariales y sean auditables en las transacciones comerciales.

Servicio necesario
tiempo de ejecución de watsonx.ai
Formato de datos de entrenamiento
Relacional: Tablas en orígenes de datos relacionales
Tabular: archivos Excel (.xls o .xlsx), archivos CSV
Textual: En los archivos o tablas relacionales soportadas
Datos conectados
Cloud Object Storage (infrastructure)
Db2
Tamaño de datos
Cualquiera

Vea este breve vídeo para saber más sobre las evaluaciones de modelos.

Este vídeo proporciona un método visual para aprender los conceptos y tareas de esta documentación.

Intentar una guía de aprendizaje

El tutorial Evaluar un modelo de aprendizaje automático proporciona experiencia práctica con la configuración de evaluaciones para controlar la imparcialidad, la calidad y la explicabilidad.

Más información

Tema principal: Gestión de activos de IA