Descripción: El Análisis de Perturbación es una técnica fundamental en el ámbito de la inteligencia artificial explicable, utilizada para evaluar la estabilidad y robustez de un modelo de aprendizaje automático. Consiste en introducir pequeñas variaciones en los datos de entrada para observar cómo estas alteraciones afectan las predicciones del modelo. Esta metodología permite identificar la sensibilidad del modelo ante cambios en los datos, lo que es crucial para entender su comportamiento y confiabilidad. Al realizar perturbaciones controladas, los investigadores pueden determinar si el modelo es capaz de generalizar adecuadamente o si es susceptible a ruidos en los datos. Además, el Análisis de Perturbación ayuda a desentrañar las decisiones del modelo, proporcionando una mayor transparencia en su funcionamiento. Esta técnica es especialmente relevante en aplicaciones críticas, donde la interpretación de los resultados es esencial para la toma de decisiones informadas. En resumen, el Análisis de Perturbación no solo contribuye a la robustez de los modelos, sino que también promueve la confianza en las soluciones de inteligencia artificial al hacerlas más comprensibles y accesibles para los usuarios finales.
