# MODELOS ## ¿Qué es un modelo? Un modelo es una representación simplificada de un proceso de software. Los modelos de Machine Learning, son modelos predictivos que reciben unos inputs y devuelven unos outputs; en el caso de la Comisión de la Verdad, los modelos reciben texto o audio, y entregan una agrupación de entidades o un texto transcrito dependiendo del modelo (NER o ASR). En otras palabras, un modelo es aquello que permite predecir tendencias gracias al algoritmo predictivo que lo crea: cuando se le proporcionan datos, devuelve un pronóstico basado en los datos con los cuales se entrenó el modelo. Después de que un modelo ha sido entrenado, se puede utilizar en tiempo real para aprender de los datos. Las mejoras en la precisión son el resultado del proceso de entrenamiento. ## ¿Cuál es su importancia en la CEV? Los modelos han brindado un apoyo importante dentro de la Comisión de la Verdad al permitir automatizar procesos que facilitan el procesamiento del universo de datos acopiado por la entidad. En este sentido, los modelos han ayudado a mejorar la asociación y clasificación de los datos y, en consecuencia, a precisar y ajustar las búsquedas; en efecto, y dada la complejidad y el tamaño de la información, identificar patrones y catalogar en detalle es una labor casi imposible de realizar por la observación humana. En otras palabras, una organización que ha reunido una cantidad importante de información, como lo es la Comisión de la Verdad, requiere de algoritmos que clasifiquen datos con base en patrones, a partir de un proceso iterativo donde se analicen datos sin la intervención humana. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docsmodelos.comisiondelaverdad.co/master.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.