Descripción: La ‘Verdad Fundamental’ se refiere a los datos precisos utilizados como referencia para evaluar el rendimiento de un modelo en el ámbito de AutoML y Ciencia de Datos. Estos datos son esenciales para establecer un estándar contra el cual se pueden medir las predicciones y decisiones generadas por un modelo de aprendizaje automático. La Verdad Fundamental actúa como un conjunto de etiquetas o resultados conocidos que permiten a los científicos de datos y a los ingenieros de machine learning validar la eficacia de sus algoritmos. Sin una Verdad Fundamental bien definida, es difícil determinar si un modelo está funcionando correctamente o si necesita ajustes. Este concepto es crucial en la creación de modelos predictivos, ya que proporciona una base sólida para la evaluación y mejora continua de los mismos. Además, la calidad de la Verdad Fundamental influye directamente en la calidad de las decisiones que se toman basadas en los resultados del modelo, lo que la convierte en un componente vital en el ciclo de vida del desarrollo de modelos de machine learning.
