Aprendizaje automático con IA explicable (Explainable AI)

La inteligencia artificial explicable (con su nombre en inglés Explainable AI) es una herramienta de las herramientas del aprendizaje automático (Machine Learning) que algunas personas denominan “cajas negras” difíciles de interpretar. La IA explicable es una tecnología capaz de realizar un flujo de trabajo casi orgánico de aprendizaje automático y va desde la capacitación de temas hasta la implementación en un entorno productivo para su uso.

¿Cómo funciona?

La tecnología Explainable AI usa una serie de métodos de aprendizaje para entrar a un modelo basado en algunos datos específicos. Este proceso de aprendizaje produce una función aprendida, la cual es capaz, en situaciones posteriores, recibir diferentes entradas y produce salidas basadas en proyecciones que presenta al usuario en una interfaz interactiva.

¿Qué es Machine Learning?

Es una parte de la inteligencia artificial que se dedica a crear sistemas que son capaces de identificar y recopilar patrones complejos en millones de datos (Aprender). Estos sistemas, además y en definitiva, son algoritmos que son capaces de predecir comportamientos o acciones determinadas. Además, se puede decir que estos sistemas son capaces de mejorar de forma autónoma, es decir, sin intervención humana.

Aunque la AI Explainable no llegará al menos en los último 5 años (basado en el “The Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2020” de Gartner), nos vemos envueltos en muchas tecnologías que ya implementan Machine Learning. Por ejemplo, tenemos las siguientes tecnologías que aplican la Machine Learning:

  1. Reconocimiento de imágenes
  2. Reconocimiento de voz
  3. Predicción sobre datos
  4. Segmentos de mercado especializados
  5. Coches autónomos
  6. Sistemas de recomendación

AutorJuan Sebastián Benavides Martínez

Editor:  Carlos Pinzón

Código: UCP1-4

UniversidadUniversidad Central

Fuentes:

Panetta, C. (2019). Hyperautomation, blockchain, AI security, distributed cloud and autonomous things drive disruption and create opportunities in this year's strategic technology trends. Grartner. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2020/

Panetta, K. (2020). 5 Trends Drive the Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2020. Grartner. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-drive-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2020/

Graph. (2020). Ejemplos de Machine Learning. Graph. https://www.grapheverywhere.com/ejemplos-de-machine-learning/

Zornoza, J. (2020). Explainable Artificial Intelligence. Towars data science. https://towardsdatascience.com/explainable-artificial-intelligence-14944563cc79

Panetta, K. (2020). Comprende los resultados de la IA y genera confianza. Google. https://cloud.google.com/explainable-ai?hl=es

González, A. (2020). ¿Qué es Machine Learning? Claverdata. https://cleverdata.io/que-es-machine-learning-big-data/

Mathworks. (2019). explainable_ai [IMAGEN]. Mathworks. https://blogs.mathworks.com/deep-learning/2019/06/20/explainable-ai/

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