Interpretación Local

Es un concepto relacionado con la capacidad de explicar el comportamiento y las decisiones de un modelo de aprendizaje automático en un contexto específico o individualizado.

Tiene como objetivo proporcionar explicaciones que sean comprensibles para los usuarios sobre por qué un modelo llegó a una conclusión particular en un caso particular.

Es fundamental en áreas sensibles como la medicina, las finanzas y los sistemas judiciales, donde las consecuencias de las decisiones automáticas pueden tener impactos significativos.

Frecuentemente, se logra mediante técnicas como el análisis de importancia de características, visualización de gradientes o mediante modelos explicativos de caja blanca aplicados a predicciones locales.

Promueve la transparencia y la confianza en los sistemas de inteligencia artificial al permitir a los usuarios comprender y validar las decisiones automatizadas.