Descubre la importancia de la precisión en el aprendizaje automático, su cálculo, las limitaciones con conjuntos de datos desequilibrados y las formas de mejorar el rendimiento de los modelos.
La precisión es una de las métricas más fundamentales e intuitivas utilizadas para evaluar el rendimiento de los modelos de Aprendizaje Automático (AM), sobre todo en tareas de clasificación dentro de la Inteligencia Artificial (IA) y la Visión por Ordenador (VC). Representa la proporción de predicciones correctas realizadas por el modelo de IA sobre el número total de predicciones. Aunque es fácil de entender y calcular, basarse únicamente en la precisión a veces puede ser engañoso, sobre todo cuando se trata de determinados tipos de conjuntos de datos o requisitos de problemas específicos.
La precisión se calcula dividiendo el número de predicciones correctas (tanto verdaderos positivos como verdaderos negativos) por el número total de predicciones realizadas. Por ejemplo, si un modelo identifica correctamente 90 de cada 100 imágenes, su precisión es del 90%. Esta simplicidad lo convierte en un punto de partida popular para evaluar el rendimiento del modelo.
La precisión proporciona una medida directa de la frecuencia con la que un modelo es correcto en general. Se utiliza mucho durante las fases iniciales del desarrollo del modelo y el entrenamiento del modelo para tener una idea general del rendimiento. Una alta precisión suele ser un objetivo primordial para muchas aplicaciones, ya que indica que el modelo generaliza bien a datos nuevos y desconocidos. Muchos modelos de vanguardia, como Ultralytics YOLO para la detección de objetos, se esfuerzan por conseguir una alta precisión al tiempo que equilibran otros factores como la velocidad. Puedes ver comparaciones como YOLO11 frente a YOLOv8, que a menudo ponen de relieve puntos de referencia de precisión.
A pesar de su intuitividad, la precisión tiene importantes limitaciones:
Debido a las limitaciones de la precisión, especialmente con datos desequilibrados o costes de error variables, a menudo se prefieren otras métricas o se utilizan junto a ella:
Comprender estas diferentes métricas de rendimientoYOLO permite una evaluación más matizada del rendimiento del modelo, adaptada a las necesidades específicas.
Varias técnicas pueden ayudar a mejorar la precisión del modelo, aunque a menudo implican compensaciones con otras métricas o con el coste computacional:
Los recursos de consultoría como Model Training Tips pueden proporcionar orientación práctica. Plataformas como Ultralytics HUB permiten a los usuarios entrenar modelos y realizar fácilmente un seguimiento de la precisión junto con otras métricas clave, a menudo visualizadas mediante herramientas como TensorBoard. Se puede hacer un seguimiento de los avances en este campo mediante recursos como el Stanford AI Index Report o consultando conjuntos de datos en Papers With Code. Frameworks como PyTorch (ver sitio oficial) y TensorFlow (ver sitio oficial) se utilizan habitualmente para construir y entrenar estos modelos.
En conclusión, aunque la precisión es una métrica valiosa e intuitiva para evaluar el rendimiento de los modelos de IA, rara vez debe utilizarse de forma aislada. Tener en cuenta los objetivos específicos de la tarea de ML y la naturaleza de los datos, especialmente los desequilibrios potenciales o los costes variables de los errores, es esencial para seleccionar las métricas de evaluación más adecuadas, como la precisión, la recuperación, la puntuación F1 o el mAP. Utilizar técnicas de IA Explicable (XAI ) también puede proporcionar una visión más profunda más allá de los valores de una sola métrica.