{"id":17048,"date":"2022-07-05T02:00:15","date_gmt":"2022-07-05T02:00:15","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=17048"},"modified":"2022-07-05T02:00:15","modified_gmt":"2022-07-05T02:00:15","slug":"el-mit-crea-una-taxonomia-para-mejorar-la-interpretabilidad-de-los-modelos-de-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=17048","title":{"rendered":"El MIT crea una taxonom\u00eda para mejorar la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"
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Un grupo de investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT<\/a>) han desarrollado una taxonom\u00eda para ayudar a los desarrolladores a crear caracter\u00edsticas que ayuden a mejorar la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, as\u00ed como unas descripciones t\u00e9cnicas de ingenier\u00eda de funciones que un desarrollador puede emplear para hacer que las funciones sean m\u00e1s interpretables para una audiencia espec\u00edfica.<\/p>\n

\"Inteligencia
La nueva taxonom\u00eda describe c\u00f3mo los creadores de modelos pueden transformar las caracter\u00edsticas en formatos que ser\u00e1n m\u00e1s f\u00e1ciles de comprender para un usuario.<\/figcaption><\/figure>\n

Los m\u00e9todos de explicaci\u00f3n que ayudan a los usuarios a comprender y confiar en los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico a menudo describen en qu\u00e9 medida ciertas caracter\u00edsticas utilizadas en el modelo contribuyen a su predicci\u00f3n.<\/p>\n

Para construir la taxonom\u00eda, los investigadores definieron propiedades que hacen que las caracter\u00edsticas sean interpretables para cinco tipos de usuarios, desde expertos en inteligencia artificial hasta personas afectadas por la predicci\u00f3n de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico. Tambi\u00e9n ofrecen instrucciones sobre c\u00f3mo los creadores de modelos pueden transformar las caracter\u00edsticas en formatos que ser\u00e1n m\u00e1s f\u00e1ciles de comprender para un usuario.<\/p>\n

Esperan que su trabajo inspire a los constructores de modelos a considerar el uso de caracter\u00edsticas interpretables desde el comienzo del proceso de desarrollo, en lugar de intentar trabajar hacia atr\u00e1s y centrarse en la explicaci\u00f3n despu\u00e9s del hecho.<\/p>\n

Caracter\u00edsticas interpretables<\/h2>\n

Las caracter\u00edsticas son variables independientes que alimentan a los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, hacen referencia a lo que un programa debe aprender para solucionar un problema en concreto. Los cient\u00edficos de datos normalmente seleccionan y elaboran a mano caracter\u00edsticas para el modelo, y se enfocan principalmente en garantizar que las caracter\u00edsticas se desarrollen para mejorar la precisi\u00f3n del modelo, no en si un usuario que debe tomar una decisi\u00f3n puede entenderlas.<\/p>\n

Por su parte, la ingenier\u00eda de caracter\u00edsticas es un proceso en el que los cient\u00edficos de datos transforman los datos en un formato que los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden procesar, utilizando t\u00e9cnicas como la agregaci\u00f3n de datos o la normalizaci\u00f3n de valores. La mayor\u00eda de los modelos no pueden procesar datos categ\u00f3ricos a menos que se conviertan a un c\u00f3digo num\u00e9rico. Estas transformaciones a menudo son casi imposibles de entender por los usuarios.<\/p>\n

Los investigadores est\u00e1n desarrollando un sistema que permite a un desarrollador de modelos manejar las transformaciones de caracter\u00edsticas complicadas de una manera m\u00e1s eficiente, para crear explicaciones centradas en el ser humano para modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Este nuevo sistema tambi\u00e9n convertir\u00e1 algoritmos dise\u00f1ados para explicar conjuntos de datos listos para modelos en formatos que puedan ser entendidos por los tomadores de decisiones.<\/p>\n

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Un grupo de investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT) han desarrollado una taxonom\u00eda para ayudar a los desarrolladores a crear caracter\u00edsticas que ayuden a mejorar la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, as\u00ed como unas descripciones t\u00e9cnicas de ingenier\u00eda de funciones que un desarrollador puede emplear para hacer que las funciones sean m\u00e1s … Sigue leyendo El MIT crea una taxonom\u00eda para mejorar la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-17048","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-casadomo-com"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/17048","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=17048"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/17048\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=17048"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=17048"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=17048"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}