Cuatro principios para una buena explicabilidad de los algoritmos
En este post se explican y valoran cuatro principios para una buena explicabilidad algorítmica con base en dos fuentes diferentes pero convergentes.
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Este artículo ofrece dos Perspectivas de la explicabilidad de la inteligencia artificial, con base en un artículo de Miller et. al y valora lo ahí aportado.
Entre las temáticas que se empiezan a exigir, o hablar de exigir, a la inteligencia artificial, partiendo normalmente de una visión ética o normativa, es la llamada explicabilidad de la inteligencia artificial, es decir, que un algoritmo, o mejor, un sistema de inteligencia artificial, sea capaz de explicar su modo de razonamiento, cómo ha llegado a…
Reseña de ‘Explainable AI: Interpreting, Explaining and visualizing deep learning’ un estado del arte de la explicabilidad de la inteligencia artificial.
El machine learning y los algoritmos de explicabilidad de la inteligencia artificial se pueden combinar para ofrecer un gran truco de magia.
El diseño de medicamentos es también un área de trabajo del deep learning. Si, además, le añadimos explicabilidad, los resultados son más que interesantes.
Se hace una distinción conceptual algo fina entre lo que es la interpretabilidad y lo que se entiende como explicabilidad en Inteligencia Artificial.
En este post se pon foco en dos métodos de explicabilidad del deep learning, dos métodos muy representativos, y se añade un comentario valoración final.
En este post se comentan cuatro estrategias genéricas para la explicabilidad de la inteligencia artificial y se apunta el nombre de algún método.
Cuando hablamos de explicabilidad de la inteligencia artificia, cuando buscamos una explicación de inteligencia artificial ¿qué características quisiéramos?