Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Problemas de la inteligencia artificial Y Machine Learning en la…
Problemas de la inteligencia artificial Y Machine Learning en la ingeniería de Software
Modelos
Selección de Modelos
Comparación de algoritmos (Regresión, Redes Neuronales, Árboles de Decisión)
Entrenamiento de Modelos
Optimización de hiperparámetros
Técnicas de regularizació
Infraestructura
Recursos Computacionales
Procesadores (CPU, GPU)
Almacenamiento y memoria
Escalabilidad
Implementación en la nube
Distribución de cargas
Calidad de Datos
Calidad de Datos
Datos insuficientes o desbalanceados
Ruido en los datos
Preparación de Datos
Limpieza y preprocesamiento
Etiquetado de datos
Desafíos de la Integración de IA/ML en Software
Complejidad en la implementación
Escalabilidad de modelos
Interpretabilidad y explicabilidad
Despliegue
Integración con Sistemas Existentes
API y servicios web
Compatibilidad con otros componentes de software
Mantenimiento
Actualización de modelos
Monitoreo y ajuste continuo
Aspectos Éticos y Legales
Privacidad de Datos
Cumplimiento de regulaciones (GDPR, CCPA)
Transparencia y Sesgo
Evaluación de decisiones automatizadas
Mitigación de sesgos en los modelos
Usuarios y Experiencia
Interacción Usuario-Máquina
Interfaces y usabilidad
Impacto en la Experiencia del Usuario
Personalización y recomendaciones
Relaciones e Interacciones
La privacidad y transparencia influyen en la percepción del usuario
Aspectos Éticos y Legales con Usuarios
Los cambios en el modelo requieren una estrategia de despliegue y mantenimiento
Despliegue y Mantenimiento
La complejidad del modelo requiere infraestructura adecuada
Modelos e Infraestructura
La calidad de los datos afecta la precisión del modelo
Datos y Modelos
Consideraciones Adicionales
Innovaciones Tecnológicas
Avances en hardware y software que afectan la IA/ML
Tendencias del Mercado
Demandas emergentes en el uso de IA/ML