Indicación para la evaluación de explicaciones en texto libre - Parte 2

Resumen

Sumérgete en técnicas avanzadas para evaluar explicaciones en texto libre en las solicitudes de IA, enfocándote en metodologías y aplicaciones prácticas para el análisis de ciencia de datos.

Programa de estudio

• Introducción a la Evaluación Avanzada de Explicaciones en Texto Libre
Visión general de las metodologías de evaluación
Importancia en IA y ciencia de datos
• Revisión de Conceptos Básicos del Parte 1
Resumen de conceptos fundamentales
Puntos clave y su relevancia
• Métricas Avanzadas de Evaluación
Precisión, exhaustividad y F1-score en la evaluación de explicaciones
Medidas de similitud semántica
Métricas centradas en el ser humano: fluidez, relevancia y persuasión
• Metodologías para la Evaluación
Enfoques cualitativos vs. cuantitativos
Crowdsourcing para la evaluación humana
Herramientas y marcos automatizados
• Diseño de Marcos de Evaluación
Creación de una rúbrica para la calidad de explicaciones
Equilibrio entre medidas objetivas y subjetivas
Estudios de caso de marcos existentes
• Aplicaciones Prácticas en Ciencia de Datos
Problemas reales en ciencia de datos
Integración de la evaluación en el ciclo de desarrollo de IA
Mejora continua a través de retroalimentación iterativa
• Talleres Prácticos
Análisis de estudios de caso
Aplicación de métricas a conjuntos de datos de muestra
Proyectos grupales sobre diseño de un marco de evaluación
• Desafíos y Direcciones Futuras
Equilibrio entre explicabilidad y rendimiento
Tendencias emergentes en la evaluación de explicaciones de IA
Consideraciones éticas en la incentivación de IA
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen de los puntos clave de aprendizaje
Recursos para estudios adicionales
Preparación para futuros avances en la evaluación de incentivo de IA

Asignaturas

Ciencia de Datos