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Interpretación del modelo

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Interpretación del modelo

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La fase de interpretación nos ayuda a entender cómo funciona el modelo. Deja de lado el concepto de caja negra, donde no es posible comprender qué sucede dentro del modelo, y nos permite explicar cómo están compuestos los datos y por qué se consiguen esos resultados de salida tras el entrenamiento. En la interpretación de modelos se busca asegurar que las predicciones son imparciales y no discriminatorias, que la información sensible está protegida, que el sistema es robusto, y todo esto se traduce en generar más confianza en las decisiones y evitar riesgos legales y éticos. En definitiva, la interpretación de modelos de «machine learning» nos permite atribuir significado y presentar su funcionamiento a los usuarios finales de manera comprensible. Los responsables y decisores de negocio deben entender cómo funciona el modelo para confiar en él y decidir si es apto para pasarlo a producción. ¿Cómo se consigue esta interpretación? Lo podemos resumir diciendo que mediante otros modelos…

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