Gestión de Riesgos en Modelos de IA - Estimación de Confianza en Clasificadores de Aprendizaje Automático

Resumen

Explora los principios de la estimación de confianza en clasificadores de aprendizaje automático, centrándose en las propiedades geométricas de los datos de entrenamiento para predecir la certeza del modelo y gestionar el riesgo en los sistemas de toma de decisiones de IA.

Programa de estudio

• Introducción a la Gestión de Riesgos en IA
Visión General del Riesgo en la Toma de Decisiones de IA
Importancia de la Estimación de Confianza
• Fundamentos de los Clasificadores de Aprendizaje Automático
Tipos de Clasificadores
Límites de Decisión y Margen
• Comprensión de la Estimación de Confianza
Definición y Propósito
Técnicas Comunes para la Estimación de Confianza
• Propiedades Geométricas de los Datos de Entrenamiento
Geometría en Espacios de Alta Dimensión
Distribución de Datos y su Impacto
• Técnicas para la Predicción de Confianza
Métodos Probabilísticos
Métodos de Ensamble y Bootstrap
Enfoques Bayesianos
• Evaluación de la Certidumbre del Clasificador
Métricas y Métodos de Evaluación
Visualización de Confianza
• Gestión del Riesgo en Sistemas de IA
Establecimiento de Umbrales y Estrategias de Decisión
Equilibrio entre Precisión y Recuperación
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Ejemplos del Mundo Real de Estimación de Confianza
Aplicaciones Industriales y Mejores Prácticas
• Consideraciones Éticas en la Gestión de Riesgos
Sesgo e Imparcialidad
Transparencia en los Sistemas de IA
• Herramientas y Marcos para la Estimación de Confianza
Introducción a Software y Bibliotecas
Práctica con Herramientas Seleccionadas
• Tendencias Futuras y Desarrollos
Avances en la Estimación de Confianza
Riesgos Emergentes en Sistemas de IA
• Proyecto Final y Evaluación
Diseño e Implementación de un Módulo de Estimación de Confianza
Revisión por Pares y Retroalimentación
• Resumen y Conclusión del Curso
Resumen de Conceptos Clave
Discusión sobre Rutas de Aprendizaje Futuro

Asignaturas

Ciencias de la Computación