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.
- 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
