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: