Este libro es un enredo ???nico 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 trav???s de un c???mic que describe las aventuras de dos personajes, Beta y Bit. La interacci???n ...
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Este libro es un enredo ???nico 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 trav???s 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 t???cnica 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 tambi???n una aventura apasionante. A veces los libros de texto se centran s???lo en la parte t???cnica, perdiendo toda la diversi???n. Aqu??? lo vamos a tener todo.
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