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Métricas cuantitativas para clasificación, regresión, ranking, generación, visión, voz, código y operación de sistemas de IA.
Area under the ROC curve
Área bajo la curva ROC que resume capacidad de discriminación entre clases.
Ver definición completa →BERTScore
Métrica semántica que alinea representaciones contextuales de texto candidato y referencia.
Ver definición completa →Brier score
Error cuadrático medio entre probabilidades predichas y resultados binarios observados.
Ver definición completa →Probability calibration
Correspondencia entre confianza predicha y frecuencia real de aciertos.
Ver definición completa →CLIPScore
Métrica de alineación entre imagen y texto basada en representaciones CLIP.
Ver definición completa →Prediction interval coverage
Proporción de valores reales contenidos en los intervalos predictivos declarados.
Ver definición completa →Matthews correlation coefficient
Medida equilibrada de clasificación binaria basada en los cuatro resultados de la matriz de confusión.
Ver definición completa →Coefficient of determination
Proporción de variabilidad del objetivo explicada por las predicciones respecto a una referencia.
Ver definición completa →Dice coefficient
Medida de solapamiento entre dos conjuntos o máscaras, equivalente a un F1 espacial.
Ver definición completa →Exact match
Proporción de respuestas que coinciden exactamente con la referencia tras la normalización definida.
Ver definición completa →Energy per inference
Energía consumida para producir una inferencia bajo una configuración determinada.
Ver definición completa →Cost per request
Coste medio imputable a procesar una solicitud.
Ver definición completa →Cost per token
Coste unitario asociado a tokens de entrada, salida o ambos.
Ver definición completa →Precision-recall curve
Curva que muestra el compromiso entre precisión y exhaustividad al variar el umbral.
Ver definición completa →Receiver operating characteristic curve
Curva que representa sensibilidad frente a tasa de falsos positivos para distintos umbrales.
Ver definición completa →Mean bias error
Promedio firmado de los errores, útil para detectar sobreestimación o infraestimación sistemática.
Ver definición completa →Reliability diagram
Gráfico que compara confianza predicha y frecuencia observada por intervalos.
Ver definición completa →Service availability
Proporción del tiempo en que el sistema está accesible y operativo.
Ver definición completa →Edit distance
Número mínimo de inserciones, eliminaciones o sustituciones para transformar una secuencia en otra.
Ver definición completa →Inference efficiency
Relación entre calidad, tiempo, coste y recursos consumidos durante inferencia.
Ver definición completa →Mean absolute error
Promedio del valor absoluto de los errores de predicción.
Ver definición completa →Mean squared error
Promedio del cuadrado de los errores, que penaliza más los errores grandes.
Ver definición completa →Expected calibration error
Promedio ponderado de diferencias entre confianza y exactitud en intervalos de probabilidad.
Ver definición completa →Quantile loss
Pérdida asimétrica usada para evaluar predicciones de cuantiles.
Ver definición completa →Mean squared logarithmic error
Error cuadrático calculado sobre valores transformados logarítmicamente.
Ver definición completa →Mean absolute percentage error
Promedio del error absoluto expresado como proporción del valor real.
Ver definición completa →Temperature scaling
Método posprocesado que ajusta logits mediante un parámetro para mejorar calibración.
Ver definición completa →Specificity
Proporción de negativos reales identificados correctamente.
Ver definición completa →Accuracy
Proporción de predicciones correctas sobre el total de casos evaluados.
Ver definición completa →Execution accuracy
Proporción de salidas o programas que producen el resultado correcto al ejecutarse.
Ver definición completa →Balanced accuracy
Promedio de la sensibilidad de cada clase, útil con clases desequilibradas.
Ver definición completa →Recall
Proporción de positivos reales que el modelo identifica correctamente.
Ver definición completa →Token-level F1
F1 calculado sobre tokens compartidos entre respuesta predicha y referencia.
Ver definición completa →F1 score
Media armónica de precisión y exhaustividad.
Ver definición completa →Factuality
Grado en que las afirmaciones generadas son correctas y verificables.
Ver definición completa →False negative
Caso positivo clasificado incorrectamente como negativo.
Ver definición completa →False positive
Caso negativo clasificado incorrectamente como positivo.
Ver definición completa →F-beta score
Media armónica ponderada que permite dar más importancia a precisión o exhaustividad.
Ver definición completa →Fréchet inception distance
Distancia entre distribuciones de características de imágenes reales y generadas.
Ver definición completa →Pareto frontier
Conjunto de configuraciones no dominadas cuando se optimizan varias métricas en conflicto.
Ver definición completa →Normalized discounted cumulative gain
Métrica de ranking que pondera relevancia y posición de los resultados.
Ver definición completa →Memory footprint
Memoria necesaria para cargar y ejecutar un modelo o una carga de trabajo.
Ver definición completa →Latency
Tiempo transcurrido desde una solicitud hasta la respuesta o resultado medido.
Ver definición completa →P50 latency
Mediana de la distribución de tiempos de respuesta.
Ver definición completa →P95 latency
Valor por debajo del cual cae el 95 % de los tiempos de respuesta.
Ver definición completa →P99 latency
Valor por debajo del cual cae el 99 % de los tiempos de respuesta.
Ver definición completa →Confusion matrix
Tabla que cruza clases reales y predichas para mostrar aciertos y tipos de error.
Ver definición completa →Mean average precision
Promedio de la precisión media calculada sobre consultas, clases o tareas.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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