Colección: Gestión del Big Data y Analytics | Número: 1.
Prologista: Javier Gustavo Díaz Cely.
Autores: Julio César Alonso C. y Lina Marcela Quintero V.
Editorial: Universidad Icesi.
ISBN: 978-958-5184-01-5 (PDF).
Año de edición: 2021.
| Guía de buenas prácticas para la mitigación del riesgo de modelo de analítica |
Las decisiones estratégicas de negocio han sido tomadas históricamente por los encargados de velar por los intereses de las empresas. Con la posibilidad de acceder a grandes volúmenes de datos, y con el desarrollo de nuevas técnicas de estadística y aprendizaje automático (Machine Learning), esta responsabilidad ha venido siendo delegada progresivamente a modelos diseñados para tal labor, con el fin de evitar el riesgo humano de equivocarse a causa de los sesgos, prejuicios y opiniones subjetivas de los tomadores de decisiones tradicionales, fundamentándose ahora en hechos objetivos inherentes a los datos operacionales de cada empresa, pero incurriendo entonces en un nuevo riesgo: que el modelo matemático delegado no logre elegir la mejor alternativa posible, o ni siquiera una adecuada [Javier Gustavo Díaz Cely].
Cómo citar (APA): Alonso, J. C. y Quintero, L. M. (2021). Guía de buenas prácticas para la mitigación del riesgo de modelo de analítica. Cali: Editorial Universidad Icesi. DOI: https://doi.org/10.18046/EUI/bda.g.1
- Tabla de contenido:
Prólogo
Javier Gustavo Díaz CelyIntroducción
1 / Conceptos fundamentales
2 / Etapas de la gestión del riesgo de modelo
3 / Buenas prácticas para mitigación del riesgo de modelo
4 / Evaluación cualitativa del riesgo del modelo
5 / Herramientas de valoración
6 / Comentarios finales
Referencias
Sobre los autores
Título (inglés):
Good practice guide for analytics model risk mitigation. DOI/URL:
https://doi.org/10.18046/EUI/bda.g.1 Editorial(es):
Universidad Icesi. Autor(es):
Julio César Alonso C. y Lina Marcela Quintero V. Palabras clave:
Buenas prácticas, Mitigación del riesgo, Modelo de analítica, Machine Learning, Big Data Analytics. ISBN:
978-958-5184-01-5 (PDF). Fecha de edición:
Mayo de 2021. No. de páginas:
68. Idioma(s):
Español. Formato(s):
Libro electrónico (PDF). Alto x ancho:
24 x 17 cm. Colección:
Gestión del Big Data y Analytics (1). Producto:
Libro de texto. Observaciones:
Incluye referencias bibliográficas. Registro DSpace:



(12 votos, promedio: 4,25 sobre 5)