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data.blog - Datos interesantes sobre la ciencia de datos y la inteligencia artificial

Tiendas de artículos: visión general

De vez en cuando, un nuevo sistema de software aparece en el horizonte del panorama tecnológico. En este artículo analizamos una nueva capa de acceso y procesamiento de datos: el almacén de características. Desempeñará un papel importante en la construcción de sistemas inteligentes basados en algoritmos de aprendizaje automático (ML).

¿Por qué IA? Fundamentos de la IA explicable (XAI)

Así que, en teoría, con los métodos de XAI y los conocimientos adecuados, incluso los modelos complejos de caja negra pueden interpretarse, al menos parcialmente. Pero, ¿cómo se ve en la realidad? En muchos proyectos o casos de uso, la interpretabilidad es un pilar importante del éxito general. Los aspectos de seguridad, la falta de confianza en los resultados del modelo, las posibles regulaciones futuras, así como las preocupaciones éticas, garantizan la necesidad de modelos ML interpretables.

IA explicable - Métodos para explicar los modelos de IA

La IA explicable (XAI) es actualmente uno de los temas más debatidos en el campo de la IA. Avances como la Ley de IA de la Unión Europea, que hace de la explicabilidad una propiedad obligatoria de los modelos de IA en dominios críticos, han puesto la XAI en el punto de mira de muchas empresas que desarrollan o aplican modelos de IA. Como esto se aplica ahora a una gran parte de la economía, la demanda de métodos que puedan describir las decisiones de los modelos de forma comprensible ha aumentado enormemente.

IA Generativa - Chat Gpt & Co.

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