Explicabilidad

El Aprendizaje Automático Explicativo (Explainable Machine Learning) se refiere a métodos que hacen comprensibles las decisiones de la IA para los humanos.

Los Gradientes Integrados son un método para atribuir las predicciones del modelo a las características de entrada en redes neuronales.

La investigación en interpretabilidad se centra en hacer que los modelos de IA sean comprensibles para los humanos.

Las Explicaciones de Modelos Locales e Independientes de la Interpretabilidad (LIME) proporcionan ideas sobre las predicciones de modelos de aprendizaje automático mediante su aproximación local.

Model Explainability refers to the degree to which an AI model's decisions can be understood by humans.