Etiqueta: eXplainable AI
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SHAP, LIME e Integrated Gradients: tres formas de explicar la detección de anomalías aplicada a CMAPSS
Uno de los conjuntos de datos más utilizados para la investigación en mantenimiento predictivo aeronáutico es el Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation (CMAPSS) de la NASA. Este conjunto de datos simula el comportamiento de motores turbofán y proporciona mediciones de múltiples sensores a lo largo del tiempo, permitiendo estudiar procesos de degradación y detección de…
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Definición y objetivos de la XAI
El término de explicabilidad de la IA, o eXplainable AI (XAI) en inglés, tiene su origen en el año 2016 en donde la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa (DARPA) lanzó el programa XAI con el cual propuso la creación de un conjunto de técnicas de Machine Learning que permitan la creación de modelos más…