Importancia de la documentación técnica.

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documentar no es una tarea administrativa adicional: es una parte esencial del diseño y uso responsable de la inteligencia artificial.

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ruth alexandra mandoza serna

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Importancia de la documentación técnica.Version en ligne documentar no es una tarea administrativa adicional: es una parte esencial del diseño y uso responsable de la inteligencia artificial. par ruth alexandra mandoza serna 1 La responsabilidad sobre un modelo desaparece una vez que comienza a utilizarse. Sí No 2 Reconocer las limitaciones disminuye automáticamente la utilidad de un sistema de IA. Sí No 3 Registrar las versiones permite identificar los cambios realizados en un modelo. Sí No 4 Documentar los riesgos ayuda a establecer medidas para prevenir posibles consecuencias negativas. Sí No 5 La transparencia obliga a publicar datos personales y toda la información confidencial del proyecto. Sí No 6 La documentación debe actualizarse cuando cambian el modelo, los datos o sus condiciones de uso. Sí No 7 El origen de los datos no es importante si el modelo obtiene buenos resultados generales. Sí No 8 Documentar el propósito permite comprender para qué fue diseñado un modelo de IA. Sí No 9 Un modelo puede funcionar adecuadamente en un contexto y presentar errores al utilizarse en otro Sí No 10 Un porcentaje alto de precisión garantiza que el modelo es confiable en cualquier contexto. Sí No 11 La documentación facilita que otras personas revisen cómo fue desarrollado y evaluado el modelo. Sí No 12 La documentación técnica debe elaborarse únicamente cuando el modelo está terminado. Sí No

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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Importancia de la documentación técnica.Version en ligne

par ruth alexandra mandoza serna

La responsabilidad sobre un modelo desaparece una vez que comienza a utilizarse.

Reconocer las limitaciones disminuye automáticamente la utilidad de un sistema de IA.

Registrar las versiones permite identificar los cambios realizados en un modelo.

Documentar los riesgos ayuda a establecer medidas para prevenir posibles consecuencias negativas.

La transparencia obliga a publicar datos personales y toda la información confidencial del proyecto.

La documentación debe actualizarse cuando cambian el modelo, los datos o sus condiciones de uso.

El origen de los datos no es importante si el modelo obtiene buenos resultados generales.

Documentar el propósito permite comprender para qué fue diseñado un modelo de IA.

Un modelo puede funcionar adecuadamente en un contexto y presentar errores al utilizarse en otro

Un porcentaje alto de precisión garantiza que el modelo es confiable en cualquier contexto.

La documentación facilita que otras personas revisen cómo fue desarrollado y evaluado el modelo.

La documentación técnica debe elaborarse únicamente cuando el modelo está terminado.