Explicabilidad

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

Este concepto aborda el problema de la ‘caja negra’ en sistemas de IA complejos proporcionando información sobre cómo los modelos llegan a predicciones específicas. Técnicas como SHAP o LIME ayudan a visualizar la importancia de las características, fomentando la transparencia y la confianza.

Summary

La explicabilidad se refiere al grado en que un humano puede comprender la causa de una decisión tomada por un modelo de IA.

Key Concepts

  • Interpretabilidad
  • Problema de la Caja Negra
  • Confianza
  • Detección de Sesgo

Use Cases

  • Auditoría de algoritmos de aprobación de préstamos por equidad
  • Diagnóstico de modelos de imagen médica para clínicos
  • Cumplimiento normativo en evaluación de riesgos financieros

Code Example

import shap
import numpy as np

# Assuming model is a trained scikit-learn model
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
shap.summary_plot(shap_values, X_test)

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