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!
Licencia
Este libro está licenciado bajo la licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International.