Interpretability

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Explicabilidad

La Explicabilidad en IA se refiere a la capacidad de comprender e interpretar las decisiones y predicciones realizadas por los sistemas de inteligencia artificial. A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, la explicabilidad garantiza la transparencia, la confianza, el cumplimiento normativo, la mitigación de sesgos y la optimización de modelos mediante técnicas como LIME y SHAP.

AI Explainability Transparency +4
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IA Explicable (XAI)

La IA Explicable (XAI) es un conjunto de métodos y procesos diseñados para hacer que los resultados de los modelos de IA sean comprensibles para los humanos, fomentando la transparencia, interpretabilidad y responsabilidad en sistemas complejos de aprendizaje automático.

AI Explainability Transparency +3
• 8 min read

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