Entrenamiento de Redes Neuronales para el Consenso
PEAR: marco para redes neuronales que logra alta precisión y explicaciones coherentes mediante consenso Pearson-Spearman; soluciones de IA explicable y servicios en la nube de Q2BSTUDIO.
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Equilibrio entre Precisión y Acuerdo en Modelos de IA
PEAR equilibra precisión y coherencia de las explicaciones en IA midiendo el consenso entre explicadores y generalizando a técnicas como LIME y SHAP. En Q2BSTUDIO ofrecemos soluciones de IA explicable con ciberseguridad, nube y analítica (Power BI) para empresas.
La pérdida de consenso demuestra precisión y transparencia en IA
PEAR combina fidelidad y consenso para explicaciones de modelos, elevando la linealidad y la transparencia. Soluciones de IA para empresas: software a medida, ciberseguridad, AWS/Azure y Power BI.
¿PEAR facilita confiar en el aprendizaje profundo?
PEAR ayuda a alinear explicaciones en aprendizaje profundo y a mejorar la confianza en IA; Q2BSTUDIO ofrece soluciones a medida, auditoría y despliegue seguro en AWS/Azure.
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