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Backtesting y su importancia

Esta inmersión profunda explica la importancia del backtesting.


Objetivos de aprendizaje

Al final de esta inmersión, entenderá:

  • qué es Backtesting
  • cómo realizar backtesting de una receta entrenada
  • cómo mejorar una receta utilizando backtesting

¿Qué es Backtesting?

  • Backtesting es un método utilizado para probar cambios o ajustes nuevos en una receta entrenada utilizando imágenes anteriores, especialmente aquellas en las que no obtuvo buen rendimiento.
  • Ayuda a evaluar cómo se desempeñaría la receta actualizada en datos conocidos antes de aplicarla a nuevos casos.
  • Puede realizar backtesting de imágenes en estas configuraciones:
    • Imagen de Plantilla y Alineación
    • Configuración de Inspección
    • Bloque de Clasificación

Configuraciones susceptibles de backtesting

Backtesting en Imagen de Plantilla y Alineación

Puede cargar la captura fallida para ajustar la configuración de la receta y asegurar que se adapte correctamente al cambio.

Prueba de la Imagen de Plantilla y del Bloque de Alineación

La variación entre la imagen de referencia alineada y la imagen detectada resalta la desalineación, la cual se corrige mediante este proceso.

Alineador entrenadoAlineador encontradoAlineador corregido y backtesting realizado
Ejemplo de alineador entrenadoEjemplo de alineador encontradoEjemplo de alineador corregido y backtesting realizado

Backtesting en la Configuración de Inspección

Puede cargar la captura fallida para ajustar la configuración de ROI y asegurar que se adapte correctamente al cambio.

Prueba del Bloque de Inspección

Backtesting en el Bloque de Clasificación

Cargue la imagen fallida para verificar si el rendimiento del modelo ha mejorado después de los ajustes o del reentrenamiento.

Prueba del Bloque de Clasificación