Explicabilidad e Interpretabilidad de la IA

Aplique técnicas SHAP y LIME para explicar predicciones de modelos de caja negra. Interprete importancia de características, explicaciones locales y comportamiento del modelo para cualquier pipeline de ML.

Navegue los requisitos de explicabilidad de la IA bajo el RGPD, la Ley de IA de la UE y regulaciones sectoriales específicas. Alinee la documentación de su modelo y los resultados de explicación con los estándares de cumplimiento.

Auditar modelos de ML para detectar sesgos algorítmicos, violaciones de equidad y resultados discriminatorios utilizando métricas de equidad establecidas y marcos de interpretabilidad.

Diseñar marcos de transparencia integrales para la IA en organizaciones. Vincular los resultados de explicabilidad técnica con la comunicación con las partes interesadas, las estructuras de gobierno y la confianza del usuario.

Diseñar explicaciones contrafácticas y contrastivas accionables para decisiones de modelos de ML. Generar resultados de 'qué tendría que cambiar' para usuarios afectados y auditores.

Visualiza e interpreta patrones de atención en modelos transformer y LLMs. Identifica cabezas de atención, estructuras de atención cruzada y atribución a nivel de token para tareas de NLP y visión.

Utilice métodos de atribución de características para depurar modelos de ML, detectar correlaciones espurias, identificar fugas de datos y diagnosticar comportamientos inesperados del modelo mediante interpretabilidad.

Aplica TCAV, vectores de activación de conceptos y métodos XAI basados en conceptos para explicar modelos de deep learning en términos significativos para los humanos, más allá de las atribuciones de características en bruto.

Explore la interpretabilidad mecanicista, clasificadores de prueba, análisis de activación y comprensión a nivel de circuitos de redes neuronales profundas y grandes modelos de lenguaje.

Redacte model cards rigurosos, evaluaciones de impacto algorítmico y documentación XAI para sistemas de ML. Comunique el comportamiento del modelo, sus limitaciones y los resultados de las explicaciones de manera clara.