Inteligencia artificial explicable: análisis de metodologías y aplicaciones

Autores
Pezzini, María Cecilia
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Pons, Claudia Fabiana
Descripción
La falta de transparencia y explicabilidad en los modelos de machine learning, conocidos como "caja negra", representa un desafío que afecta la confianza y la toma de decisiones en aplicaciones críticas, como la medicina, las finanzas y la seguridad. Este estudio explora la necesidad de mejorar la explicabilidad en estos sistemas, evaluando avances recientes en técnicas y comparándolos con enfoques anteriores, tanto en términos teóricos como prácticos. A través de una revisión de la literatura, se identificaron y analizaron metodologías actuales, clasificando y evaluando su efectividad y aplicaciones. Los hallazgos destacan la relevancia de técnicas como LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), SHAP (SHapley Additive exPlanations) y enfoques innovadores como SAMCNet y métodos basados en entropía por su capacidad para ofrecer explicaciones más comprensibles. Persisten desafíos importantes, como el desarrollo de técnicas de xAI (Inteligencia Artificial Explicable) agnósticas al modelo y generalizables a diversos contextos, lo cual subraya la importancia de continuar investigando para mejorar la transparencia y la confianza en la IA.
Especialista en Ingeniería de Software
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Informática
Inteligencia artificial
explicabilidad
machine learning
aprendizaje automático
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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