Diseño factorial para selección de modelo de reconocimiento de emociones mediante inteligencia artificial - Espitia Cubillos, Anny Astrid; Jiménez-Moreno, Robinson (EASI: Ingeniería y Ciencias Aplicadas en la Industria, 2026)
El presente artículo estudia el efecto de algunos hiperparámetros de entrenamiento supervisado (número de épocas, tamaño de lote y tasa de aprendizaje) en el desempeño de un modelo de inteligencia artificial para el reconocimiento de cinco emociones a partir de imágenes de rostros. Se usó un diseño factorial completo, con 60 combinaciones que se corrió 12 veces, dando lugar a 720 experimentos desarrollados en la plataforma Teachable Machine de Google. La variable dependiente corresponde al porcentaje de precisión en la identificación de las emociones. Los datos fueron analizados mediante un análisis de varianza de cuatro vías y pruebas post hoc. Los resultados muestran que variar la tasa de aprendizaje de 0.0001 a 0.001 incrementa la precisión en un 46%, usar mayor número de lotes mejora la precisión en un 41% y que el cambio de tamaño del lote tiene el menor efecto de mejoramiento y aumenta la variabilidad. En cuanto a las emociones, la neutral fue la mejor identificada y tristeza la peor. El análisis estadístico confirmó diferencias significativas entre los niveles de los factores y sus interacciones. Se concluye que seleccionar adecuadamente los hiperparámetros de entrenamiento supervisado es determinante en el mejoramiento del desempeño del modelo de inteligencia artificial.