Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Prueba de Perturbación de Entrada
Técnica que consiste en introducir variaciones controladas en las características de entrada para observar la magnitud de los cambios en las predicciones, permitiendo cuantificar la estabilidad del modelo frente al ruido.
Curva de Sensibilidad
Representación gráfica que muestra cómo evolucionan sistemáticamente las predicciones del modelo cuando una característica específica varía mientras las demás se mantienen constantes.
Prueba Contrafáctica
Método de análisis que genera escenarios hipotéticos donde ciertas características se modifican para evaluar el impacto en la predicción, permitiendo identificar umbrales críticos de decisión.
Prueba de Morris
Método de cribado económico que evalúa rápidamente la influencia de las características calculando los efectos elementales a través de trayectorias en el espacio de parámetros, identificando las variables no influyentes.
Análisis Uno a la Vez (OAT)
Enfoque secuencial que modifica una característica a la vez mientras mantiene las demás constantes para aislar el impacto individual, aunque ignora los efectos de interacción.
Prueba de Monte Carlo
Técnica de muestreo estocástico que genera aleatoriamente múltiples configuraciones de entrada según su distribución para estimar la sensibilidad global y la incertidumbre de las predicciones.
Prueba de Perturbación Adversarial
Evaluación de la vulnerabilidad del modelo mediante la introducción de modificaciones mínimas e intencionales en las entradas para provocar errores significativos en la predicción.
Análisis de Impacto de Características
Cuantificación sistemática de la contribución de cada variable de entrada a las variaciones en las predicciones, a menudo combinada con técnicas de visualización para interpretar relaciones complejas.
Mapa de Sensibilidad
Visualización bidimensional que muestra los gradientes de sensibilidad del modelo en el espacio de características, revelando las regiones de alta y baja estabilidad predictiva.
Prueba de Estabilidad del Modelo
Protocolo de evaluación que mide la coherencia de las predicciones del modelo frente a variaciones legítimas de los datos de entrada, incluyendo ruido de medición y errores de muestreo.
Análisis de Sensibilidad por Muestreo
Enfoque estadístico que utiliza técnicas de muestreo estratificado o hipercubo latino para explorar eficientemente el espacio de características y estimar su influencia en las predicciones.
Prueba de Deriva de Características
Monitoreo continuo que detecta cambios en la distribución de las características de entrada a lo largo del tiempo para evaluar su impacto potencial en el rendimiento y la fiabilidad del modelo.
Análisis de Sensibilidad Cuantitativa
Metodología rigurosa que proporciona medidas numéricas precisas de la importancia relativa de las características, permitiendo comparaciones objetivas y decisiones basadas en umbrales cuantitativos.