¿Qué significa "Calibración del modelo"?

Tabla de contenidos

La calibración de modelos se trata de asegurarse de que las predicciones de un modelo de aprendizaje automático sean confiables y veraces. Cuando un modelo hace una suposición, como determinar si un correo electrónico es spam, también proporciona un nivel de confianza. Este nivel muestra qué tan seguro está el modelo de su suposición.

Sin embargo, a veces este nivel de confianza no coincide con la realidad. Por ejemplo, el modelo podría decir que está 90% seguro de que un correo es spam cuando en realidad solo está 60% seguro. Esta discrepancia puede llevar a decisiones malas si los usuarios confían en la confianza del modelo.

Para mejorar esto, los investigadores buscan formas de ajustar los modelos para que sus niveles de confianza reflejen mejor las probabilidades reales. Un enfoque para ayudar con esto se llama focal loss. Focal loss ajusta cómo el modelo aprende de sus errores, especialmente cuando se enfrenta a ejemplos difíciles. Este ajuste ayuda a aplanar la curva de aprendizaje y mejorar la confiabilidad general de las predicciones del modelo.

Al hacer experimentos, los investigadores obtienen información sobre cómo focal loss afecta el proceso de aprendizaje del modelo y cómo esto se relaciona con la precisión de los niveles de confianza. En última instancia, una mejor calibración conduce a una mejor toma de decisiones basada en la salida del modelo.