La Inteligencia Artificial, impulsada principalmente por el Machine Learning y Deep Learning en los últimos años, ha mostrado avances excepcionales.
El objetivo clave del área ha sido abordar y resolver problemas del mundo real, automatizar tareas complejas y hacer nuestra vida más fácil y mejor. Los algoritmos utilizados aprenden patrones y relaciones no evidentes en los datos, por lo que, explicar su funcionamiento siempre plantea sus desafíos. En particular, en aquellos ámbitos donde la toma de decisiones es sensible y puede tener impacto en el bienestar de las personas.
La técnicas de interpretabilidad y explicabilidad buscan entender y explicar el por qué y el cómo un algoritmo llega a su decisión final. De todo esto nos habla en este webinar Enrique Onieva Professor & Researcher – Artificial Intelligence, Machine Learning and Data Science de la Universidad de Deusto
Adimen artifizialak, batez ere Machine Learning (ikasketa automatikoa) eta Deep Learning (ikasketa sakona) metodoak bultzatuta azken urteotan, aurrerapauso bikainak eman ditu. Arlo horren helburu nagusia izan da mundu errealeko arazoei heltzea eta horiek konpontzea, zeregin konplexuak automatizatzea eta gure bizitza errazagoa eta hobea izatea. Erabilitako algoritmoek agerian ez dauden patroiak eta harremanak ikasten dituzte datuetan, eta, beraz, horien funtzionamendua azaltzeak beti da erronka. Bereziki, erabakiak hartzea oso kontuzkoa den eta pertsonen ongizatean eragina izan dezakeen eremuetan. Interpretagarritasun eta azalpen tekniken helburua da ulertaraztea eta azaltzea zergatik eta nola iristen den algoritmo bat azken erabakira. Horretaz guztiaz mintzatuko zaigu ostegunean, Deustuko Unibertsitateko irakasle Enrique Onieva, Professor & Researcher – Artificial Intelligence, Machine Learning and Data Science. https://www.dunkinrunsonyou.run/