Interpretabilidad
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Vector de Activación de Conceptos
CAVUn Vector de Activación de Conceptos (CAV) es una representación matemática utilizada en IA para identificar y cuantificar conceptos en redes neuronales.
Atribución de Características
Función de activaciónFeature attribution identifies the contribution of individual features to a model's predictions.
IA interpretabilidad
La IA de Interpretabilidad se centra en hacer que los modelos de IA sean comprensibles para los humanos, mejorando la confianza y la transparencia.
Puntuación de Interpretabilidad
An Interpretability Score quantifies how easily a model's predictions can be understood by humans.
Aprendizaje Automático Interpretable
IMLEl aprendizaje automático interpretable se centra en hacer que los modelos de IA sean comprensibles para los humanos.
LIMA
LIMALIME es una técnica para interpretar modelos de aprendizaje automático explicando predicciones individuales.
Modelo Interpretativo Local
LIMALos Modelos Interpretables Locales ayudan a explicar las predicciones de IA aproximando modelos complejos con otros más simples e interpretables.
Interpretabilidad mecanicista
IMLa interpretabilidad mecanicista es el estudio de comprender cómo los modelos de IA toman decisiones mediante el análisis de sus procesos internos.
Valores SHAP
SHAPSHAP Values explain how much each feature contributes to a model's prediction.