Modelo de previsión
Un modelo que utiliza la información disponible para estimar una magnitud futura durante un periodo definido.
¿Qué estima un modelo de previsión?
Un modelo de previsión estima una magnitud futura con información disponible, como observaciones pasadas y factores de influencia conocidos. Deben definirse la magnitud objetivo y el periodo. Una estimación para mañana responde a una pregunta de planificación distinta de una estimación para el próximo trimestre. El resultado contiene incertidumbre. Su utilidad depende, entre otras cosas, de los datos y de si cambian condiciones importantes respecto al pasado.
En un almacén ficticio de repuestos, un modelo debe estimar la demanda de la próxima semana. El equipo prevé compararla con valores sencillos de planificación ya utilizados y con las cantidades observadas realmente después. Debe tenerse en cuenta un nuevo contrato de servicio de mayor tamaño si todavía no aparece en los datos históricos de consumo. Antes de hacer un pedido, la persona responsable revisa también las existencias, los pedidos abiertos y las condiciones de entrega. La previsión apoya esa decisión; no es una cantidad de demanda garantizada ni un pedido ya realizado. También se definen la gestión de la incertidumbre y la actualización cuando llega información nueva.
Fuentes
Términos relacionados
- Aprendizaje automáticoLos modelos aprenden patrones de los datos y los aplican a nuevas entradas.
- Inferencia de IAAplicar un modelo ya entrenado a entradas para obtener un resultado.
- Evaluación de LLMLa evaluación de LLM comprueba resultados según tareas y criterios definidos. Un buen caso aislado no demuestra calidad general.
- Sistema de recomendaciónUn sistema que selecciona u ordena candidatos pertinentes entre las ofertas disponibles, por sus características o interacciones previas.
- Aprendizaje supervisadoUn método que utiliza entradas junto con sus valores o clases objetivo como ejemplos de entrenamiento.
- Ficha de modeloUna ficha de modelo documenta el propósito, las bases, las condiciones de evaluación y los límites conocidos de una versión de un modelo de IA.
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