La Inteligencia Artificial, impulsada principalmente por el Machine Learning y Deep Learning en los \u00faltimos a\u00f1os, ha mostrado avances excepcionales.<\/p>\n\n\n\n
El objetivo clave del \u00e1rea ha sido abordar y resolver problemas del mundo real, automatizar tareas complejas y hacer nuestra vida m\u00e1s f\u00e1cil y mejor. Los algoritmos utilizados aprenden patrones y relaciones no evidentes en los datos, por lo que, explicar su funcionamiento siempre plantea sus desaf\u00edos. En particular, en aquellos \u00e1mbitos donde la toma de decisiones es sensible y puede tener impacto en el bienestar de las personas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
La t\u00e9cnicas de interpretabilidad y explicabilidad buscan entender y explicar el por qu\u00e9 y el c\u00f3mo un algoritmo llega a su decisi\u00f3n final.\u00a0<\/strong>De todo esto nos habla en este webinar\u00a0Enrique Onieva<\/a><\/strong>\u00a0Professor & Researcher \u2013 Artificial Intelligence, Machine Learning and Data Science de la Universidad de Deusto<\/p>\n\n\n\n