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.
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El Framework de Auditoría y Optimización de Modelos de ML de Lumen se enfoca en áreas clave para mejorar el rendimiento, la equidad y la confiabilidad de los modelos de machine learning:
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
Analizamos tus modelos para detectar posibles sesgos en las predicciones, garantizando que cumplan con estándares éticos y regulaciones aplicables, incluyendo equidad, transparencia y responsabilidad.
Ingeniería y Selección de Variables
Analizamos las variables de entrada utilizadas en el entrenamiento de tus modelos para seleccionar y optimizar aquellas más relevantes y de mayor impacto, mejorando el rendimiento y la precisión de tus modelos
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 Explicación de Modelos
Aplicamos herramientas de interpretabilidad de modelos, como SHAP y LIME, para garantizar que sus predicciones sean comprensibles para los stakeholders, asegurando transparencia y confiabilidad, 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 Modelos
Preparamos tus modelos para producción, implementando monitoreo continuo y sistemas de reentrenamiento automatizado que garantizan mejoras constantes en el rendimiento y detectan desviaciones (drift) a tiempo.
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