ML Model Audit & Optimisation

Auditoría y Optimización de Modelos de ML

En Lumen ayudamos a las organizaciones a optimizar el rendimiento, la precisión y la equidad de sus modelos de machine learning (ML) a través de un proceso integral de auditoría y optimización.

A medida que los modelos de ML se vuelven cada vez más críticos para las operaciones del negocio, garantizar que funcionen de manera confiable, ética y a escala es esencial para generar valor real. Nuestros servicios de Auditoría y Optimización de Modelos de ML aseguran que tus modelos sean robustos, interpretables y estén listos para producción.

Evaluación del Rendimiento del Modelo

Analizamos métricas como accuracy, precision, recall, F1 score y otros indicadores relevantes para determinar qué tan bien el modelo está cumpliendo con los objetivos y metas del negocio.

Evaluación de Sesgos y Equidad

Evaluamos los modelos para identificar posibles sesgos en las predicciones, asegurando que cumplan con estándares éticos y requisitos regulatorios (por ejemplo, equidad, transparencia y responsabilidad).

Ingeniería y Selección de Características

Revisamos las variables de entrada utilizadas durante el entrenamiento del modelo para asegurar que se seleccionen y optimicen las características más relevantes y de mayor impacto, mejorando así el desempeño del modelo.

Ajuste de Hiperparámetros

Optimizamos los hiperparámetros del modelo mediante técnicas como grid search, random search y optimización bayesiana, con el fin de alcanzar un rendimiento óptimo.

Interpretabilidad y Explicabilidad del Modelo

Implementamos herramientas de interpretabilidad (por ejemplo, SHAP y LIME) para garantizar que los modelos sean explicables y que sus predicciones puedan ser comprendidas por los stakeholders, especialmente en entornos regulados.

Escalabilidad y Optimización de la Eficiencia

Evaluamos y mejoramos la escalabilidad de los modelos, asegurando que puedan manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente sin comprometer la velocidad ni la precisión.

Escalabilidad y Generalización del Modelo

Aseguramos que los modelos sean robustos frente a cambios en los datos y que no estén sobreajustados, permitiendo una mejor generalización sobre datos no vistos y escenarios del mundo real.

Despliegue y Monitoreo de los Modelos

Preparamos los modelos para su despliegue en producción, implementando monitoreo continuo y sistemas de reentrenamiento automatizado para garantizar mejoras constantes en el rendimiento y abordar problemas de drift.