¿Qué es Ground Truth en IA?
La respuesta precisa, verificada, o correcta que sirve como referencia para entrenar y evaluar modelos de IA.
Definición
Ground Truth o Verdad Fundamental en IA se refiere a la información precisa, verificada, u objetivamente correcta que sirve como estándar de referencia para entrenar modelos de aprendizaje automático y evaluar su rendimiento contra respuestas correctas conocidas.
Propósito
El ground truth proporciona la base para el aprendizaje supervisado dando a los sistemas de IA ejemplos correctos de los cuales aprender, y sirve como referencia para medir qué tan bien los modelos realizan tareas.
Función
El ground truth funciona proporcionando conjuntos de datos etiquetados donde las respuestas correctas son conocidas y verificadas, permitiendo a los modelos aprender patrones y habilitando evaluación objetiva de predicciones contra estos valores correctos establecidos.
Ejemplo
En IA de imágenes médicas, el ground truth podría ser diagnósticos de radiólogos expertos verificados por resultados de biopsia, usados para entrenar modelos a detectar cáncer y medir su precisión diagnóstica.
Relacionado
Conectado con Datos de Entrenamiento, Aprendizaje Supervisado, Evaluación de Modelos, Etiquetado de Datos, Métricas de Precisión, y procesos de Aseguramiento de Calidad.
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