Interpretabilidad de Modelos de ML

La interpretabilidad de modelos de Machine Learning (ML) se refiere a la capacidad de comprender cómo un modelo de ML toma decisiones a partir de los datos de entrada. Es un tema importante en la industria y en la investigación, ya que los modelos de ML se están usando cada vez más para la toma de decisiones en campos como la medicina, las finanzas y la justicia.

Comprender cómo toman decisiones los modelos de ML puede tener implicaciones éticas y legales. Por ejemplo, si una persona es rechazada para un préstamo debido a la decisión tomada por un modelo de ML, se espera que el prestador pueda explicar por qué se tomó esa decisión. Además, es importante saber cómo se están utilizando los datos de entrada y cómo puede ser posible detectar y manejar el sesgo en los modelos de ML.

Para abordar la interpretabilidad de los modelos de ML, se han desarrollado varias técnicas. Una técnica es la explicación global, que implica analizar cómo un modelo toma decisiones en general. Otra técnica es la explicación local, que implica analizar cómo un modelo tomó una decisión específica para un dato de entrada particular. También se han desarrollado herramientas visuales para ayudar en la interpretación de los modelos de ML. Es importante tener en cuenta que, a veces, la interpretabilidad puede ser sacrificada en favor de la precisión del modelo. Por ejemplo, los modelos de deep learning pueden ser muy precisos, pero también pueden ser difíciles de interpretar.

En estos casos, se puede optar por aumentar la transparencia del modelo utilizando técnicas de explicación o trasladarse a modelos más simples y fáciles de interpretar. En conclusión, la interpretabilidad de los modelos de ML es un tema importante y en evolución en la industria y la investigación. Comprender cómo toman decisiones los modelos de ML puede ayudar a asegurar la equidad y la transparencia en las decisiones tomadas por estos modelos.