Un equipo internacional elaboró un manual sobre inteligencia artificial (IA) diseñado para mejorar la transparencia y la confianza en esta tecnología disruptiva, especialmente cuando se aplica a campos como la salud, las finanzas y el ámbito legal.
Este recurso, que coordinó la Universidad española de Granada (UGR), ofrece una forma de verificar y certificar los resultados de modelos complejos y contribuye al desarrollo de sistemas de IA que no solo sean efectivos, sino también comprensibles y justos.
En los últimos años, el uso de sistemas automáticos de apoyo a la toma de decisiones, como las Redes Neuronales Profundas (DNNs), ha crecido de manera significativa por su capacidad de predicción, pero su naturaleza opaca dificulta la interpretación detallada de su comportamiento y plantea riesgos éticos y de legitimidad.
Para abordar esta problemática, un equipo coordinado por la UGR presentó un manual exhaustivo de técnicas de inteligencia artificial explicable (XAI).
Este recurso pretende convertirse en una guía esencial para profesionales de la informática que busquen comprender y explicar los resultados de modelos de Machine Learning.
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