Descripción: Las métricas cuantitativas para IA en el borde son medidas numéricas diseñadas específicamente para evaluar modelos y sistemas de inteligencia artificial que operan en dispositivos periféricos, como teléfonos inteligentes, cámaras de seguridad y dispositivos IoT. Estas métricas son fundamentales para garantizar que los modelos de IA funcionen de manera eficiente y efectiva en entornos donde los recursos computacionales y de energía son limitados. A diferencia de las métricas tradicionales que se utilizan en entornos en la nube, las métricas para IA en el borde deben considerar factores como la latencia, el consumo de energía, la precisión y la capacidad de respuesta en tiempo real. La evaluación de estas métricas permite a los desarrolladores optimizar sus modelos para que se adapten a las restricciones del hardware y las condiciones del entorno, asegurando un rendimiento óptimo. Además, estas métricas son cruciales para la implementación de aplicaciones críticas, donde la rapidez y la eficiencia son esenciales. En resumen, las métricas cuantitativas para IA en el borde son herramientas clave que permiten a los ingenieros y científicos de datos medir y mejorar el rendimiento de sus sistemas de inteligencia artificial en situaciones del mundo real.
