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El libro "Unveiling the Black Box: Practical Deep Learning and Explainable AI" ofrece una descripción general completa de las técnicas de IA explicable (XAI) y su importancia para garantizar la transparencia y la confianza en modelos complejos de IA. Con aplicaciones de IA que abarcan la atención médica, las finanzas y los sistemas autónomos, la opacidad de los modelos de aprendizaje profundo a menudo plantea preocupaciones éticas, legales y de confiabilidad. Esta guía explora las estructuras de modelos de IA fundamentales, como las redes neuronales de avance (FNN), las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), destacando su arquitectura, funcionalidad y aplicaciones en el mundo real. Para mejorar la interpretabilidad, el texto presenta los principales métodos de XAI como las explicaciones locales interpretables independientes del modelo (LIME) y las explicaciones aditivas SHAPley (SHAP), que permiten a los usuarios comprender las predicciones del modelo. Se discuten técnicas avanzadas, incluido el aprendizaje por transferencia y los mecanismos de atención, para ilustrar su impacto en la adaptabilidad y el rendimiento de las redes neuronales. También se abordan los desafíos de lograr una IA interpretable, como la gestión del sesgo, el equilibrio de la precisión y la garantía de la privacidad.
Info autore
Sudipta Dey studiert KI an der University of Huddersfield und hat einen Bachelor of Technology in Informatik von der Brainware University. Seine Arbeit konzentriert sich auf KI-Ethik und gipfelt in einem veröffentlichten Buch.Tathagata Roy Chowdhury ist Doktorand am NIT Silchar und forscht zu Lungenkrebs und Quantencomputern. Mit neun Jahren in der Wissenschaft ist er ein Academia Guy.
