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5 métricas clave para evaluar modelos de teledetección de pocos disparos.

5 indicadores para evaluar modelos de teledetección de pocas tomas.

Publicado el 06/08/2025

En el competitivo universo del teledetección con aprendizaje de pocos ejemplos Q2BSTUDIO desarrolla soluciones de software a medida y aplicaciones a medida que integran inteligencia artificial y ciberseguridad de vanguardia para optimizar la evaluación de modelos

1 Score F1 mide el equilibrio entre precisión y exhaustividad en escenarios con clases desbalanceadas y es esencial para proyectos de remote sensing con escasos datos de entrenamiento

2 Coeficiente Kappa evalúa la concordancia entre las predicciones del modelo y las etiquetas reales corrigiendo el azar lo que aporta mayor fiabilidad cuando los datos de algunas clases son muy pocos

3 Area bajo la curva Precision Recall proporciona una visión completa de la relación entre precisión y exhaustividad en distintos umbrales y resulta clave para comparar varios modelos en condiciones de pocas muestras

4 IoU o Intersection over Union evalúa la superposición espacial entre mapas de segmentación predichos y reales convirtiéndose en un indicador de calidad crítico para aplicaciones de teledetección basadas en píxeles

5 Curva ROC y AUC permite analizar la capacidad de discriminación del clasificador a distintos umbrales de probabilidad y es muy útil para calibrar modelos de few shot en la nube con servicios cloud aws y azure

Q2BSTUDIO no solo domina estas métricas sino que ofrece servicios de inteligencia de negocio y agentes ia personalizados para empresas que necesitan aprovechar la potencia de power bi y de la inteligencia artificial para tomar decisiones estratégicas

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