“Errar”, confundirse, es intrínseco a la naturaleza humana. Pero lo importante no es el error en sí, sino lo que podemos aprender de él. Cuando hablamos de Inteligencia Artificial, y en concreto, de Machine Learning, también tenemos que hablar de errores, y de cómo nos pueden ser útiles para aprender.
Por ello, este vídeo vamos a explicar la diferencia entre dos tipos de error: los falsos positivos y los falsos negativos.
Si también te gusta leer, puedes encontrar el script del vídeo en nuestro blog:
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