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ISBN 978-958-5184-01-5

Guía de buenas prácticas para la mitigación del riesgo de modelo de analítica

Autores:Alonso Cifuentes, Julio Cesar
Quintero V., Lina Marcela
Colaboradores:Moreno, Sandra Marcela (Diseñador)
Bedoya González, Jasmín Elena (Editor Literario)
Editorial:Universidad Icesi
Materia:545 - Análisis cuantitativo
Clasificación Thema::UNC - Análisis y captura de datos
UN - Bases de datos
Público objetivo:Profesional / académico
Colección:Gestión del Big Data y Analytics
Disponibilidad:Disponible
Estatus en catálogo:Próxima aparición
Publicado:2021-05-21
Número de edición:1
Tamaño:5Mb
Precio:$35.000
Soporte:Digital
Formato:Pdf (.pdf)
Idioma:Español / Castellano

Reseña

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].

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