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

Descripción rápida
Autor:Julio César Alonso C.,, Lina Marcela Quintero V, Javier Gustavo Díaz Cely
Idioma:Español
Tipo documento:Libro
Editorial:Editorial Universidad Icesi
Año publicación:2021
Género:Ensayo
Materia:Empresas, Matemáticas, Administración, Ingeniería
PDF ISBN:9789585184015
EPUB ISBN:No disponible
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Importante: Esta publicación posee protección Adobe DRM

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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