Aprendizaje automático interpretable
Una guia para hacer que los modelos de caja negra sean explicables.
2021-08-17
Prefacio
El aprendizaje automático tiene un gran potencial para mejorar productos, procesos e investigación. Pero las computadoras generalmente no explican sus predicciones, lo cual es una barrera para la adopción del aprendizaje automático. Este libro trata de hacer que los modelos de aprendizaje automático y sus decisiones sean interpretables.
Después de explorar los conceptos de interpretabilidad, aprenderás sobre modelos simples e interpretables como árboles de decisión, reglas de decisión y regresión lineal. Los capítulos posteriores se centran en métodos generales independientes del modelo para interpretar modelos de caja negra como la importancia de la característica y los efectos locales acumulados, y explicar las predicciones individuales con valores de Shapley y LIME.
Todos los métodos de interpretación se explican en profundidad y se analizan críticamente. ¿Cómo funcionan detrás de escena? ¿Cuales son sus fortalezas y debilidades? ¿Cómo se pueden interpretar sus resultados? Este libro te permitirá seleccionar y aplicar correctamente el método de interpretación más adecuado para tu proyecto de aprendizaje automático.
El libro se enfoca en modelos de aprendizaje automático para datos tabulares (también llamados datos relacionales o estructurados) y no se enfoca en visión artifical, ni en procesamiento de lenguaje natural. Se recomienda leer el libro para profesionales del aprendizaje automático, científicos de datos, estadísticos y cualquier otra persona interesada en hacer que los modelos de aprendizaje automático sean interpretables.
Puedes comprar la versión en PDF y en e-book (epub, mobi) del libro en leanpub.com.
Puedes comprar la versión en papel en lulu.com.
Sobre el autor: Mi nombre es Christoph Molnar, Soy estadístico y un profesional del aprendizaje automático. Mi objetivo es hacer al aprendizaje automático interpretable.
Mail: christoph.molnar.ai@gmail.com
Website: https://christophm.github.io/
Seguime en Twitter! @ChristophMolnar
Portada por @YvonneDoinel
Sobre el traductor: Mi nombre es Federico Fliguer, Soy economista y científico de datos. Encontré este libro durante mi carrera de posgrado, y decidí traducirlo para difundirlo entre la creciente comunidad de habla hispana interesada en el aprendizaje automático. ¡Espero que lo disfrutes!
Este libro está licenciado bajo la licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International.