Guía de métodos de explicación en IA responsable

Índice de contenido

1. Introducción
2. Definición de explicación en el contexto del aprendizaje automático
3. Interpretabilidad vs explicabilidad
4. Motivaciones para la explicabilidad en el aprendizaje automático
5. Los diferentes actores y sus necesidades 5.1. Usabilidad para personas técnicas 5.2. Generación de confianza para los clientes 5.3. Detección de sesgos en los modelos 5.4. Cumplimiento regulatorio 5.5. Recurso accionable
6. Cómo la explicabilidad puede ayudar a depurar modelos
7. Construyendo confianza a través de la explicabilidad
8. Detección de sesgos en modelos mediante explicabilidad
9. Cumplimiento regulatorio a través de la explicabilidad
10. Proporcionar recursos accionables a los usuarios
11. Métodos de explicación en el aprendizaje automático 11.1. Enfoque basado en funciones 11.1.1. Métodos basados en ejemplos 11.1.2. Métodos basados en perturbaciones 11.2. Enfoque conceptual 11.2.1. Métodos basados en formatos de salida 11.2.2. Métodos basados en resultados 11.2.3. Métodos basados en la etapa y el alcance 11.3. Enfoque mixto
12. Explicaciones locales post hoc 12.1. Explicaciones basadas en características 12.2. Explicaciones basadas en instancias 12.3. Explicaciones basadas en conceptos
13. Conclusiones

🤔 ¿Qué es una explicación en el aprendizaje automático?

En el campo del aprendizaje automático, la explicación se refiere a una descripción clara y comprensible del comportamiento de un modelo que es fiel al modelo mismo. Existen dos componentes clave en una explicación: la interpretabilidad, que implica que los humanos puedan comprender la explicación generada, y la fidelidad, que implica tener una descripción precisa del comportamiento del modelo.

✨ Interpretabilidad vs. Explicabilidad

A menudo, se confunden los términos "interpretabilidad" y "explicabilidad" en el contexto del aprendizaje automático. Sin embargo, es importante comprender la diferencia entre ellos. La interpretabilidad se refiere a la comprensión de por qué o cómo un modelo realiza ciertas predicciones, mientras que la explicabilidad se centra en comprender cómo se entrenó y construyó el modelo en su totalidad, incluyendo su comportamiento dentro de un sistema más amplio.

💡 Motivaciones para la explicabilidad en el aprendizaje automático

El aumento en el uso de modelos de aprendizaje automático complejos ha llevado a un mayor interés en la explicabilidad. Esto se debe a que la comprensión de por qué se realizan ciertas predicciones se ha vuelto más difícil. Además, diferentes actores tienen diferentes necesidades en términos de explicaciones, que van desde la depuración de modelos hasta el cumplimiento regulatorio y la generación de confianza en los clientes.

🏢 Los diferentes actores y sus necesidades

En el contexto del aprendizaje automático, hay varios actores clave que tienen diferentes necesidades en cuanto a las explicaciones. Estos actores incluyen a usuarios técnicos, clientes, ejecutivos de negocios, desarrolladores, expertos en dominio y autoridades reguladoras. Los usuarios técnicos pueden necesitar explicaciones para el proceso de depuración, mientras que los clientes pueden requerir transparencia y confianza en el proceso de Toma de decisiones automatizado. Los ejecutivos de negocios pueden estar interesados en comprender la cantidad de préstamos otorgados, mientras que los desarrolladores y expertos en dominio pueden tener necesidades más técnicas. Por último, las autoridades reguladoras pueden requerir explicaciones para cumplir con los requisitos legales y evitar la discriminación.

🐞 Cómo la explicabilidad puede ayudar a depurar modelos

La explicabilidad es una herramienta valiosa para depurar modelos de aprendizaje automático. Permite a los usuarios técnicos comprender las salidas inesperadas o no deseadas de un modelo y tomar medidas correctivas. Al comprender qué características o atributos están contribuyendo a ciertas predicciones, los usuarios técnicos pueden ajustar el modelo y mejorar su rendimiento.

💃 Construyendo confianza a través de la explicabilidad

La explicabilidad también es fundamental para generar confianza en los clientes. Al proporcionar explicaciones claras y comprensibles sobre cómo se tomaron ciertas decisiones automatizadas, se puede construir una relación de confianza con los clientes. Esto permite a los clientes tomar decisiones informadas y comprender por qué se han tomado ciertas acciones.

⚖️ Detección de sesgos en modelos mediante explicabilidad

La explicabilidad puede ser utilizada para detectar sesgos en los modelos de aprendizaje automático. Al proporcionar explicaciones sobre qué características o atributos se consideran más importantes para realizar una predicción, se pueden detectar sesgos discriminatorios. Esto es especialmente importante desde una perspectiva ética y legal, ya que los modelos de aprendizaje automático no deben basarse en características sensibles o discriminatorias para tomar decisiones.

📚 Cumplimiento regulatorio a través de la explicabilidad

En un mundo cada vez más regulado en términos de uso de modelos de aprendizaje automático, la explicabilidad juega un papel importante en el cumplimiento regulatorio. Las explicaciones pueden ayudar a cumplir con los requisitos legales y normativos, asegurándose de que los modelos no utilicen atributos prohibidos y de que se apliquen de manera justa a todos los grupos.

💼 Proporcionar recursos accionables a los usuarios

La explicabilidad también puede proporcionar recursos accionables a los usuarios. Al comprender qué atributos o características son importantes para una decisión automatizada, los usuarios pueden ajustar su comportamiento o los datos proporcionados para obtener resultados diferentes. Esto les brinda la oportunidad de mejorar su elegibilidad para ciertas decisiones automatizadas.

📊 Métodos de explicación en el aprendizaje automático

Existen diferentes enfoques y métodos para generar explicaciones en el aprendizaje automático. Estos métodos se pueden agrupar en enfoques basados en funciones, enfoques conceptuales y enfoques mixtos. Los enfoques basados en funciones se centran en cómo funcionan los métodos y se dividen en métodos basados en ejemplos y métodos basados en perturbaciones. Los enfoques conceptuales se agrupan según el formato de salida, los resultados producidos y la etapa y el alcance de la explicación. Por último, los enfoques mixtos combinan elementos de los enfoques anteriores.

📝 Explicaciones locales post hoc

En este artículo, nos centraremos en las explicaciones locales post hoc, que se generan después de que el modelo ya está entrenado. Estas explicaciones se clasifican en explicaciones basadas en características, explicaciones basadas en instancias y explicaciones basadas en conceptos. Las explicaciones basadas en características destacan la importancia de determinadas características para una predicción, las explicaciones basadas en instancias comparan una instancia con otra y las explicaciones basadas en conceptos proporcionan una descripción a nivel de alto nivel del modelo y su comportamiento.

🔎 Conclusión

La explicabilidad en el aprendizaje automático es esencial para comprender cómo los modelos toman decisiones y generar confianza en su funcionamiento. Diferentes actores tienen diferentes necesidades en términos de explicaciones, desde la depuración de modelos hasta el cumplimiento regulatorio y la generación de confianza en los clientes. Los métodos de explicación y enfoques conceptuales proporcionan diferentes formas de alcanzar estos objetivos. Al comprender y utilizar la explicabilidad de manera efectiva, podemos garantizar un uso ético y responsable de los modelos de aprendizaje automático.

⚡ Destacados

• La explicabilidad en el aprendizaje automático implica proporcionar una descripción clara y comprensible del comportamiento de un modelo.
• La interpretabilidad y la explicabilidad son conceptos relacionados pero distintos en el campo del aprendizaje automático.
• La explicabilidad es importante para la depuración de modelos, la generación de confianza en los clientes y el cumplimiento regulatorio.
• Los diferentes actores en el aprendizaje automático tienen diferentes necesidades en cuanto a las explicaciones.
• Los métodos de explicación se pueden agrupar en enfoques basados en funciones, enfoques conceptuales y enfoques mixtos.
• Las explicaciones locales post hoc son útiles para comprender cómo funcionan los modelos en situaciones específicas.
• La comprensión y utilización efectivas de la explicabilidad garantizan un uso ético y responsable de los modelos de aprendizaje automático.

❓ Preguntas frecuentes

1. ¿Qué es la interpretabilidad en el aprendizaje automático? La interpretabilidad se refiere a la comprensión de por qué o cómo un modelo realiza ciertas predicciones.

2. ¿Cuál es la diferencia entre interpretabilidad y explicabilidad? La interpretabilidad se centra en comprender cómo se realizan las predicciones, mientras que la explicabilidad se centra en entender cómo se construyó el modelo en su totalidad.

3. ¿Por qué es importante la explicabilidad en el aprendizaje automático? La explicabilidad es importante para la depuración de modelos, generar confianza en los clientes y cumplir con las regulaciones legales.

4. ¿Cuáles son los diferentes métodos de explicación en el aprendizaje automático? Hay varios métodos de explicación, incluidos los basados en ejemplos, los basados en perturbaciones y los basados en características, instancias y conceptos.

5. ¿Cómo puede ayudar la explicabilidad a detectar sesgos en los modelos de aprendizaje automático? La explicabilidad permite identificar qué características están contribuyendo a las predicciones y, por lo tanto, puede ayudar a detectar sesgos discriminatorios.

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