Explicación Post-hoc

Descripción: La explicación post-hoc es un enfoque utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial explicable que se refiere a la provisión de justificaciones o aclaraciones sobre las decisiones tomadas por un modelo después de que este ha realizado sus predicciones. Este tipo de explicaciones busca desglosar y hacer comprensibles los procesos internos del modelo, permitiendo a los usuarios entender por qué se llegó a una conclusión específica. A menudo, estas explicaciones son cruciales en contextos donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo, como en la atención médica, la justicia penal o el sector financiero. La explicación post-hoc puede incluir la identificación de características relevantes que influyeron en la decisión, así como la visualización de patrones en los datos que llevaron a la predicción. Este enfoque es especialmente valioso en modelos complejos, donde la opacidad del modelo puede dificultar la comprensión de su funcionamiento. Al proporcionar una narrativa que acompaña a la decisión del modelo, se busca aumentar la confianza del usuario en el sistema y facilitar la identificación de posibles sesgos o errores en las predicciones.

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