Desvelando la caja negra: Aprendizaje profundo práctico e IA explicable
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El libro "Unveiling the Black Box: Practical Deep Learning and Explainable AI" ofrece una descripción general completa de las técnicas de IA explicable (XAI) y su importancia para garantizar la transparencia y la confianza en modelos complejos de IA. Con aplicaciones de IA que abarcan la atención médica, las finanzas y los sistemas autónomos, la opacidad de los modelos de aprendizaje profundo a menudo plantea preocupaciones éticas, legales y de confiabilidad. Esta guía explora las estructuras de modelos de IA fundamentales, como las redes neuronales de avance (FNN), las redes neuronales...
El libro "Unveiling the Black Box: Practical Deep Learning and Explainable AI" ofrece una descripción general completa de las técnicas de IA explicable (XAI) y su importancia para garantizar la transparencia y la confianza en modelos complejos de IA. Con aplicaciones de IA que abarcan la atención médica, las finanzas y los sistemas autónomos, la opacidad de los modelos de aprendizaje profundo a menudo plantea preocupaciones éticas, legales y de confiabilidad. Esta guía explora las estructuras de modelos de IA fundamentales, como las redes neuronales de avance (FNN), las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), destacando su arquitectura, funcionalidad y aplicaciones en el mundo real. Para mejorar la interpretabilidad, el texto presenta los principales métodos de XAI como las explicaciones locales interpretables independientes del modelo (LIME) y las explicaciones aditivas SHAPley (SHAP), que permiten a los usuarios comprender las predicciones del modelo. Se discuten técnicas avanzadas, incluido el aprendizaje por transferencia y los mecanismos de atención, para ilustrar su impacto en la adaptabilidad y el rendimiento de las redes neuronales. También se abordan los desafíos de lograr una IA interpretable, como la gestión del sesgo, el equilibrio de la precisión y la garantía de la privacidad.
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