El toolbox Statistics and Machine Learning Toolbox de MATLAB ofrece la aplicación Regression Learner, que permite entrenar y evaluar modelos de regresión sin necesidad de programar. Con una interfaz sencilla y visual, facilita tareas como: Esto lo hace una aplicación ideal para usuarios que quieren explorar y validar modelos predictivos de forma rápida y sin…

La Explicabilidad en Inteligencia Artificial (XAI) no solo se basa en librerías específicas, sino también en herramientas y plataformas que facilitan el análisis e interpretación de modelos de Machine Learning (ML). En esta entrada, exploraremos diferentes frameworks de implementación de modelos de ML que ofrecen herramientas de XAI. Vertex AI Platform Google ofrece la herramienta…

La Explicabilidad en Inteligencia Artificial (XAI) no solo se basa en librerías específicas como las revisadas en entradas anteriores, sino también en herramientas interactivas que permiten analizar modelos de Machine Learning (ML) de manera intuitiva y visual. En esta entrada, exploraremos dos herramientas diseñadas para facilitar la interpretabilidad de modelos de ML: What-if Tool y…

La Explicabilidad en Inteligencia Artificial (XAI, por sus siglas en inglés) es un área esencial en el desarrollo de modelos de Machine Learning (ML). Otro de los lenguajes más utilizados en ML, además de Python, analizado en el post anterior, es R, que cuenta con diversas librerías especializadas en XAI. En esta entrada, exploraremos las…

La Explicabilidad en Inteligencia Artificial (XAI, por sus siglas en inglés) es un área esencial en el desarrollo de modelos de Machine Learning (ML). Python, siendo uno de los lenguajes más utilizados en ML, cuenta con diversas librerías especializadas en XAI. En esta entrada, exploraremos las principales librerías organizadas en distintas categorías. Librerías que Implementan…

Por definición, en la XAI son englobados tanto los modelos considerados como interpretables como las técnicas que permiten hacer entendibles, de manera clara y sencilla, los sistemas y modelos de Inteligencia Artificial que son considerados como opacos. Debido a esto, como se muestra en la figura 1, se distingue entre Modelos transparentes que son aquellos…