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Este libro es un enredo único de teoría, ejemplos y procesos relevantes para el Aprendizaje Automático Responsable. Encontrará intuiciones y ejemplos para el Aprendizaje Automático Interpretable (IML) y la Inteligencia Artificial eXplicable (XAI). Las descripciones se complementan con fragmentos de código con ejemplos para R con el uso de los paquetes randomForest, mlr3 y DALEX. Finalmente, el proceso se muestra a través de un cómic que describe las aventuras de dos personajes, Beta y Bit. La interacción 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 técnica de exploración o para buscar otros datos, cuestiones como la comparación de modelos o su validación. 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 también una aventura apasionante. A veces los libros de texto se centran sólo en la parte técnica, perdiendo toda la diversión. Aquí lo vamos a tener todo.

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9788365291141

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Flipbook: https: //betaandbit.github.io/RML_ES/

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