La Inteligencia Artificial Explicable (XAI, por sus siglas en inglés) se refiere a la capacidad de comprender y explicar cómo un algoritmo de inteligencia artificial toma decisiones. En este contexto, las explicaciones globales juegan un papel fundamental al proporcionar una visión general de cómo funciona un modelo en su conjunto.

Category : Explainable AI | Sub Category : Global Explanations Posted on 2023-07-07 21:24:53

La Inteligencia Artificial Explicable (XAI, por sus siglas en inglés) se refiere a la capacidad de comprender y explicar cómo un algoritmo de inteligencia artificial toma decisiones. En este contexto, las explicaciones globales juegan un papel fundamental al proporcionar una visión general de cómo funciona un modelo en su conjunto.

Las explicaciones globales en XAI se centran en describir el comportamiento general de un modelo de inteligencia artificial en lugar de explicar decisiones específicas tomadas por el algoritmo en un momento dado. Estas explicaciones pueden ser útiles para verificar la coherencia y la confiabilidad de un modelo, así como para identificar posibles sesgos o áreas de mejora en su diseño.

Algunos de los métodos comunes para generar explicaciones globales incluyen el uso de técnicas de visualización, como mapas de calor y gráficos de importancia de características, que resaltan las áreas del modelo que influyen más en sus decisiones. Además, el análisis de sensibilidad y la perturbación de características son enfoques útiles para comprender cómo cambios en las entradas afectan las salidas del modelo.

En resumen, las explicaciones globales son una herramienta poderosa en el campo de la Inteligencia Artificial Explicable, ya que permiten a los investigadores, desarrolladores y usuarios comprender mejor el funcionamiento interno de los modelos de inteligencia artificial y promover la transparencia y la confianza en su uso.