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Probar modelos de ML: datos, sesgo y características de calidad

Cómo probar un modelo de machine learning al estilo ISTQB CT-AI: revisar la calidad de los datos, detectar sesgo y cubrir características de calidad de IA, no solo la exactitud.

By Mike K·
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Precision, Recall y F1 para testers: lo que de verdad importa

Guía de precision, recall y F1 para testers: cómo leer una matriz de confusión, cuándo importa cada métrica y por qué un 94% de accuracy puede seguir siendo un mal modelo.

By Mike K·
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Plan de estudio ISTQB CT-AI v2.0: dónde se va el tiempo

Dónde se va de verdad el tiempo de estudio de ISTQB CT-AI v2.0: en qué orden leer el programa, los reflejos de CTFL que engañan, cómo practicar las métricas y cómo leer un examen de práctica.

By Mike K·
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CT-AI v2.0 vs. v1.0: qué cambió en el temario de 2026

El temario ISTQB Certified Tester AI Testing saltó a la v2.0 en abril de 2026: 11 capítulos pasaron a 7, con nuevos contenidos de GenAI, red teaming de LLM y niveles de prueba propios para datos y modelo. Aquí están todos los cambios.

By Mike K·
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ISTQB CT-AI (Certified Tester AI Testing): la guía completa 2026

Todo sobre la certificación ISTQB CT-AI con el nuevo temario v2.0 (2026): qué cubre, formato del examen, requisitos y cómo prepararte para probar sistemas de ML e IA generativa.

By Mike K·