Pruebas de IA
Explora 20 términos de IA en Pruebas de IA
Errores
Los errores son fallos o defectos en el software o sistemas que interrumpen la operación normal.
Depuración de modelos ML
La depuración de modelos de ML implica identificar y resolver errores en algoritmos y datos de aprendizaje automático.
Evaluación en Juegos
Evaluation gaming involves using game-based methods to assess AI systems' performance and behavior.
Falso Negativo
Un falso negativo (False negative) ocurre cuando una prueba indica incorrectamente que no hay presencia de una condición que en realidad está presente.
Prompt de prueba de integración
ITPUn prompt de prueba de integración es una entrada específica utilizada para evaluar cómo los modelos de IA manejan sistemas o componentes integrados.
Pruebas de Integración
La prueba de integración es una fase de prueba de software donde se combinan y prueban módulos individuales como un grupo.
Objeto simulado
Los objetos simulados son objetos ficticios utilizados en pruebas para imitar el comportamiento de objetos reales.
Diagnóstico de modelos
Los diagnósticos del modelo evalúan el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de IA utilizando diversas métricas y técnicas.
Fiabilidad del Modelo
Model Reliability refers to the consistency and dependability of an AI model's predictions over time and across different datasets.
Prueba de Aguja en un Pajar
Prueba NIHA Needle-in-a-Haystack Test evaluates an AI's ability to find rare or hidden information within a large dataset.
Evaluación ruidosa
La evaluación ruidosa se refiere a la valoración de modelos de IA en presencia de errores aleatorios o sistemáticos en los datos o en el proceso de evaluación.
Evaluación Offline
La evaluación offline analiza modelos de IA utilizando datos prerecogidos en lugar de entradas en tiempo real.
Evaluación en línea
La evaluación en línea se refiere a la valoración de sistemas de IA a través de plataformas digitales para garantizar su rendimiento y fiabilidad.
Pruebas en línea
Las pruebas en línea se refieren a evaluaciones realizadas a través de internet, a menudo usando software o plataformas especializadas.
Prueba fuera de muestra
An out-of-sample test evaluates a model's performance on unseen data.
Validación fuera de muestra
Out-of-sample validation assesses a model's performance on data not used during training.
Pruebas por pares
La prueba por pares es una técnica de prueba de software que evalúa combinaciones de pares de entradas para identificar defectos de manera eficiente.
Prueba de Parámetros
Una Prueba de Parámetros evalúa los efectos de variar los parámetros en el rendimiento del modelo en sistemas de IA.
Validación de parámetros
La Validación de Parámetros asegura que las entradas cumplen con los criterios especificados antes del procesamiento en sistemas de IA.
Verificación de Parámetros
La Verificación de Parámetros asegura que los parámetros del modelo de IA cumplen con los criterios especificados antes de su implementación.