Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Pruebas de Casos Límite
Validación dirigida de escenarios límite y raros donde los datos de entrada se encuentran en los bordes o fuera de la distribución normal de entrenamiento.
Pruebas Fuera de Distribución
Validación del comportamiento del modelo cuando se enfrenta a datos provenientes de distribuciones estadísticas diferentes a las vistas durante el entrenamiento.
Análisis de Degradación del Rendimiento
Estudio cuantitativo del deterioro progresivo del rendimiento del modelo bajo estrés creciente o condiciones cada vez más adversas.
Análisis de Modos de Fallo
Identificación sistemática de los diferentes modos de fallo posibles de un modelo y sus condiciones desencadenantes.
Pruebas de Valores Límite
Técnica de prueba que se centra en los valores límite de los rangos de entrada para detectar comportamientos anómalos en los bordes de funcionamiento.
Pruebas de Teoría de Valores Extremos
Aplicación de principios estadísticos para evaluar el comportamiento del modelo frente a valores extremos o eventos raros.
Pruebas de Estrés por Carga
Evaluación del rendimiento y la estabilidad del modelo bajo volúmenes de datos o frecuencias de solicitudes elevados que superan las condiciones normales.
Evaluación del Olvido Catastrófico
Medición de la pérdida repentina de rendimiento en tareas anteriores cuando un modelo aprende nueva información bajo restricción.
Evaluación de Fragilidad del Modelo
Cuantificación de la fragilidad de un modelo frente a ligeras modificaciones en los datos de entrenamiento o los hiperparámetros.
Detección de Casos Extremos
Identificación proactiva de escenarios complejos e inusuales donde múltiples condiciones límite se combinan para crear situaciones de prueba críticas.
Pruebas de Inyección de Estrés
Introducción controlada de perturbaciones, ruidos o artefactos artificiales en los datos para evaluar la resiliencia del modelo.
Certificación de Robustez
Proceso formal de validación que garantiza un rendimiento mínimo bajo condiciones de estrés especificadas y documentadas.
Pruebas de Estrés por Cambio de Distribución
Evaluación del comportamiento del modelo frente a cambios graduales o abruptos en la distribución de los datos de producción.
Pruebas de Escenario en el Peor Caso
Simulación de las condiciones más desfavorables posibles para determinar los límites absolutos de funcionamiento del modelo.
Pruebas de Resiliencia a Perturbaciones
Medición de la capacidad del modelo para absorber y corregir perturbaciones intencionales o accidentales en los datos de entrada.
Técnicas de Amplificación de Estrés
Métodos sistemáticos para intensificar gradualmente las condiciones de estrés con el fin de mapear con precisión los umbrales de fallo.