La interpretación y análisis de resultados es una etapa clave en proyectos de inteligencia artificial, ya que permite evaluar qué tan bien funciona un modelo y entender sus fortalezas y debilidades. Consiste en examinar métricas como la precisión, el recall, la sensibilidad y la especificidad para medir el desempeño en tareas específicas.
Además, es importante analizar casos en los que el modelo falla o se equivoca para identificar patrones o posibles sesgos en los datos. Esta revisión ayuda a mejorar el modelo mediante ajustes, reentrenamiento o selección de mejores algoritmos.
También se utiliza la visualización de resultados para comunicar hallazgos de forma clara y accesible a diferentes audiencias, facilitando la toma de decisiones informadas y la implementación efectiva de soluciones basadas en inteligencia artificial.
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