Este libro es un enredo œnico de teor’a, ejemplos y procesos relevantes para el Aprendizaje Autom‡tico Responsable. Encontrar‡ intuiciones y ejemplos para el Aprendizaje Autom‡tico Interpretable (IML) y la Inteligencia Artificial eXplicable (XAI). Las descripciones se complementan con fragmentos de c—digo con ejemplos para R con el uso de los paquetes randomForest, mlr3 y DALEX. Finalmente, el proceso se muestra a travŽs de un c—mic que describe las aventuras de dos personajes, Beta y Bit. La interacci—n de estos dos muestra las decisiones a las que a menudo se enfrentan los analistas, ya sea para probar un modelo diferente, para probar otra tŽcnica de exploraci—n o para buscar otros datos, cuestiones como la comparaci—n de modelos o su validaci—n.
Todos los ejemplos son totalmente reproducibles, de modo que se pueden reproducir todas las aventuras en un escritorio local.
El desarrollo de modelos es una tarea responsable y desafiante, pero tambiŽn una aventura apasionante. A veces los libros de texto se centran s—lo en la parte tŽcnica, perdiendo toda la diversi—n. Aqu’ lo vamos a tener todo.