Descripción: El análisis de características de entrada es un proceso fundamental en el ámbito de la inteligencia artificial explicable (XAI), que se centra en examinar las variables o características que se utilizan como insumos en un modelo de aprendizaje automático. Este análisis permite a los investigadores y desarrolladores comprender cómo cada característica influye en las decisiones o predicciones del modelo. Al desglosar la importancia y el impacto de cada entrada, se pueden identificar patrones, sesgos y relaciones que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Este enfoque no solo mejora la transparencia del modelo, sino que también facilita la identificación de áreas de mejora y optimización. Además, el análisis de características de entrada es crucial para garantizar que los modelos sean justos y éticos, ya que permite detectar y mitigar posibles sesgos que podrían afectar a diversos grupos de personas. En resumen, este análisis es una herramienta esencial para construir modelos de IA más comprensibles y responsables, promoviendo la confianza en las decisiones automatizadas y asegurando que los resultados sean interpretables por los usuarios finales.
