Investigaciones
De los datos a la inteligencia artificial: investigar, experimentar y construir.
El trabajo recorre los datos y los modelos: cómo se comprueba un lote, cómo aprende un sistema y cuándo una respuesta merece confianza.
La ingeniería de datos aparece como calidad. Cada registro se acepta o se aparta, y los totales tienen que poder comprobarse. En machine learning y deep learning comparé modelos clásicos con una red neuronal propia, sobre una predicción concreta.
La línea más desarrollada estudia sistemas que recuperan evidencia y deciden una respuesta. Ahí la pregunta es de evaluación: qué criterio se escribe antes de ver el resultado, cuándo abstenerse y cómo se ve que un cambio empeora una conducta que ya funcionaba.
Cada investigación deja un aprendizaje, una capacidad que se puede mostrar y una pregunta siguiente. El recorrido de abajo es solo el de esa línea. El índice reúne todo lo publicado.
Una línea en desarrollo: fiabilidad y evaluación de sistemas RAG
El orden en que se abrieron estas tres preguntas. Son estudios distintos, no una plataforma ni una única evaluación a lo largo del tiempo.
- 1 · EstudioRecuperación, evidencia y decisión de responderCuándo una cita basta para contestar y cuándo el sistema debería callarse.
- 2 · ComparaciónComparación de configuraciones frente a criterios previosUna puntuación mayor sigue sin bastar si no cruza la barra escrita antes.
- 3 · NotaRegresiones y protección de comportamientos esperadosCómo se ve un cambio que empeora una conducta que se quería conservar.
Una dirección particular: evaluar sistemas RAG
Esta dirección pertenece solo a la línea de fiabilidad. No cubre el laboratorio ni el TFM, y no es un sistema terminado. Lo ya estudiado queda separado de lo que sigue abierto.
Recuperación, evidencia y abstención
El estudio publicado ya puntúa cuándo responder y cuándo callarse. Probar esa decisión con un ejemplo sigue abierto. Existe otra demo, con un corpus distinto, que no reproduce las cifras de este estudio. Actualmente no está disponible públicamente.
Fundamentación de una afirmación
Sigue abierto saber si una afirmación queda sostenida, contradicha o sin resolver. No hay un resultado público que mostrar.
Respuestas generadas
Evaluar el texto de una respuesta generada sería otro experimento. Ese trabajo no está publicado.
Detección de regresiones
La nota de esta página muestra un cambio que empeora una conducta protegida y bloquea la salida. No es un sistema de monitorización.
Si esta línea encaja con lo que estás construyendo, hablemos.
Podemos hablar de una colaboración, de desarrollo conjunto, de una contratación o de participar en esta línea.
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