Descripción: La interpretación del modelo es un proceso fundamental en el ámbito de la inteligencia artificial explicable (XAI), que busca desentrañar cómo un modelo de aprendizaje automático llega a sus predicciones o decisiones. Este proceso implica descomponer las decisiones del modelo en componentes comprensibles, permitiendo a los usuarios entender las razones detrás de cada resultado. La interpretación del modelo no solo se centra en la precisión de las predicciones, sino también en la transparencia y la confianza que los usuarios pueden tener en el sistema. A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, la necesidad de interpretarlos se vuelve crítica, especialmente en aplicaciones sensibles como la medicina, la justicia y las finanzas. La interpretación puede adoptar diversas formas, desde visualizaciones que muestran la importancia de diferentes características hasta técnicas que explican el comportamiento del modelo en situaciones específicas. En resumen, la interpretación del modelo es esencial para garantizar que los sistemas de IA sean accesibles y responsables, promoviendo una interacción más informada entre humanos y máquinas.
