Sinergizar IA y Pericia en el Dominio - Verificación de Explicabilidad con Python

Resumen

Explore la explicabilidad de modelos usando el algoritmo SHAP en Python, centrándose en construir modelos de IA confiables e integrando la experiencia en el dominio para aplicaciones prácticas en la industria.

Programa de estudio

- Introducción a la Explicabilidad del Modelo -- Importancia de la explicabilidad en la IA -- Resumen de las técnicas de interpretabilidad del modelo -- Relevancia para construir modelos de IA confiables - Introducción al Algoritmo SHAP -- Concepto y origen de SHAP (Explicaciones Aditivas de Shapley) -- Cómo SHAP mejora la explicabilidad del modelo -- Comparación con otros métodos de interpretabilidad - Configuración del Entorno de Python -- Bibliotecas y herramientas de Python requeridas -- Instalación de SHAP en Python -- Configuración de un entorno Jupyter Notebook - Comprensión e Interpretación de los Valores SHAP -- Cálculo de los valores SHAP -- Visualización de los valores SHAP -- Interpretabilidad global vs. local con SHAP - Estudio de Caso: Aplicación de SHAP en Escenarios del Mundo Real -- Selección de un conjunto de datos y su preprocesamiento -- Creación de un modelo de aprendizaje automático como base -- Aplicación de SHAP para interpretar las predicciones del modelo - Integración del Conocimiento del Dominio -- Identificación de expertos en el dominio en el ciclo de vida de la IA -- Comunicación de conocimientos del modelo a partes interesadas no técnicas -- Uso de conocimientos del dominio para refinar el diseño y las predicciones del modelo - Construcción de Modelos de IA Confiables -- Principios del desarrollo responsable de IA -- Alineación del diseño del modelo con estándares éticos -- Monitoreo continuo y validación del rendimiento del modelo - Aplicaciones Prácticas de la Industria -- Ejemplos de casos de diferentes industrias (por ejemplo, finanzas, salud) -- Personalización de la explicabilidad para necesidades específicas del dominio -- Evaluación del impacto de la explicabilidad en la toma de decisiones - Proyecto Final -- Diseño de una solución de IA confiable usando SHAP -- Incorporación de comentarios de expertos en la evaluación del modelo -- Presentación de hallazgos con enfoque en explicabilidad y relevancia del dominio - Recursos Adicionales -- Lecturas recomendadas y artículos de investigación -- Comunidades y foros en línea -- Herramientas y bibliotecas para exploración adicional en explicabilidad de IA

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