Cómo formular las preguntas adecuadas para evitar errores ML Las soluciones de aprendizaje automático pueden fallar si los científicos de datos no comprueban sus suposiciones. Adoptar una mentalidad de principiante en cualquier ámbito puede ayudar.
Cómo impulsar a los usuarios para detectar errores de IA generativa El uso de modelos de lenguaje de gran tamaño para generar texto puede ahorrar tiempo, pero a menudo da lugar a errores impredecibles. Solicitar a los usuarios que revisen los resultados puede mejorar su calidad.
3 errores que debes evitar para crear una cultura basada en datos Cuando las personas se resisten a cambiar la forma en que toman decisiones, los proyectos de ciencia de datos bien intencionados están condenados al fracaso. Aquí se explica cómo superar los desafíos clave.