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Normalized Discounted Cumulative Gain: definición y uso en IA | camiloboo

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Normalized Discounted Cumulative Gain

Normalized Discounted Cumulative GainNDCG

También: NDCG

Métrica que valora relevancia graduada y penaliza resultados relevantes en posiciones bajas.

Definición técnica

NDCG compara la ganancia descontada del ranking con el orden ideal y produce un valor normalizado.

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Explicación empresarial

Ayuda a diseñar, evaluar y gobernar normalized discounted cumulative gain dentro de una aplicación o proceso de inteligencia artificial.

Para qué sirve

Definir normalized discounted cumulative gain, identificar cuándo se utiliza y distinguirlo de conceptos próximos.

Cómo funciona

NDCG compara la ganancia descontada del ranking con el orden ideal y produce un valor normalizado.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Un equipo implementa normalized discounted cumulative gain, registra su configuración y comprueba el resultado con casos de prueba representativos.

Ejemplo empresarial

Una organización compara impacto, coste, seguridad, mantenibilidad y dependencia de proveedor antes de incorporarlo a producción.

Confusiones frecuentes

No debe confundirse con conceptos cercanos que comparten tecnología pero tienen una función o alcance diferente.

Limitaciones

Su utilidad depende del modelo, los datos, la configuración, la escala y la calidad de la implementación.

Riesgos

Una elección o configuración incorrecta puede reducir calidad, aumentar costes, introducir incompatibilidades o exponer datos y operaciones.

Idea principal

Métrica que valora relevancia graduada y penaliza resultados relevantes en posiciones bajas.

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Definición técnica
Explicación empresarial
Para qué sirve
Cómo funciona
Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
Idea principal

Clasificación

Nivel: Técnico
Categorías: Búsqueda semántica IA para búsqueda y recuperación de información
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Índice alfabético completo de términos

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Términos relacionados

Búsqueda semántica Mean Reciprocal Rank

Fuentes

BM25Similarity
Apache Lucene · Autor: Apache Lucene developers · Documentación oficial
Fuente primaria u oficial utilizada para delimitar, definir y comprobar el concepto.
Fuente comprobada el 25 de julio de 2026
Semantic search
Elastic · Autor: Elastic · Documentación oficial
Fuente primaria u oficial utilizada para delimitar, definir y comprobar el concepto.
Fuente comprobada el 25 de julio de 2026

Revisión editorial

Última revisión: 25 de julio de 2026

Camilo Boo

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