Interpretabilidad y Explicabilidad en Inteligencia Artificial
El campo de la Inteligencia Artificial, impulsado por el Machine Learning y Deep Learning ha experimentado avances excepcionales en la última década, donde hemos visto aplicado su potencial en un ámplio abanico de entornos, desde la industria en diversos dominios, hasta la tecnología, la salud, la ciencia y muchos más. El objetivo clave del área ha sido abordar y resolver problemas del mundo real, automatizar tareas complejas y hacer nuestra vida más fácil y mejor. Los algoritmos utilizados aprenden patrones y relaciones no evidentes en los datos, por lo que, explicar cómo funciona el algoritmo siempre plantea su propio conjunto de desafíos. En particular, en aquellos ámbitos donde la toma de decisiones y elecciones es sensible y puede tener impacto en las personas. La interpretabilidad y explicabilidad de los algoritmos buscan entender y explicar el por qué y el cómo se llega a dicha decisión. En este seminario abordaremos cuestiones básicas de Intepretabilidad y Explicabilidad de modelos.
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Enrique Onieva Caracuel
