Interpretabilidad de Modelos de ML utilizando Python e InterpretML

Jueves, 10 de octubre de 2024

19:15 - 20:15

Descripción

Incluso hoy en día es bastante común encontrarse con clientes o colegas que perciben los modelos de ML como una caja negra capaz de realizar magia para darle al cliente lo que quiere. Sin embargo, la cruda realidad es que sin una comprensión razonable de cómo funcionan los modelos de ML, los proyectos del mundo real rara vez tienen éxito. Teniendo en cuenta que cualquier proyecto de este estilo tiene un componente de negocio muy relevante y que el objetivo final de estos modelos es tomar decisiones automáticas por parte de los usuarios, tienen derecho a hacer preguntas como "¿Cómo puedo confiar en este modelo?" o "¿Cómo se toman las decisiones del modelo?" Responder a estas preguntas puede convertirse en un desafío y es una de las áreas donde se están invirtiendo más esfuerzos hoy en día.

Speaker

Antonio José Soto Rodriguez