Aprendizaje continuo
Mejore continuamente los modelos de inteligencia artificial con ciclos de vida de aprendizaje personalizados.
Bucles supervisados y no supervisados para actualizar, adaptar y mejorar el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo a medida que se exponen a nuevos datos o condiciones cambiantes.
- Desarrollo de la estrategia de aprendizaje continuo
- Identificar fuentes de datos relevantes para la mejora del modelo.
- Determinar la línea base de precisión y relevancia
- Implementar ciclos de aprendizaje supervisados/no supervisados
- Evaluación de la satisfacción de las partes interesadas y evaluación de los puntos débiles.
- Diseño de modelo colaborativo.
- Actualizar y mejorar continuamente los modelos basados en nuevos datos y condiciones cambiantes.
Hablemos de tu necesidad
Nuestras tareas de inteligencia artificial
ES 
EN