Explicabilidad – Entender el porqué detrás de los modelos

Un modelo que predice bien no siempre es suficiente. Si no podemos explicar sus resultados, nadie lo va a usar con confianza.En este episodio hablamos de explicabilidad en machine learning: qué es, por qué es tan importante y cómo herramientas como LIME y SHAP nos ayudan a entender qué está pasando dentro de un modelo.Si quieres que tus modelos no solo acierten, sino que también inspiren confianza y decisiones reales en el negocio, este episodio es para ti.

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