Interpretabilidad

La capacidad de un modelo de inteligencia artificial para ser entendido, explicado y justificado por humanos.

Permite a los desarrolladores y usuarios comprender cómo y por qué un modelo toma ciertas decisiones.

Es especialmente relevante en aplicaciones donde las decisiones impactan directamente en individuos o políticas críticas, como salud, justicia o finanzas.

La interpretabilidad facilita detectar sesgos, errores o posibles problemas en el modelo.

Se logra mediante técnicas que explican los resultados del modelo o ajustando su diseño para priorizar la transparencia.

Encontrar un equilibrio entre interpretabilidad y precisión es un desafío común en machine learning.