Resumen:
Las predicciones obtenidas de sistemas inteligentes pueden ser usadas en procesos de toma de decisiones de alto impacto y por esta razón el diseño de modelos interpretables es un reto. En esta charla se mostrará cómo utilizar una librería de código abierto para diseñar y construir interfaces que favorecen la interpretabilidad en modelos que utilizan máquinas de vectores de soporte (SVM).
Expositora:
Ana Tapia-Rosero es profesora titular e investigadora en la Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación (FIEC) de la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL). Graduada de ingeniería en computación y con estudios de postgrado que incluyen un doctorado en ingeniería (Ph. D.) de la Universidad de Gante (Bélgica). Su investigación se centra en la inteligencia artificial interpretable (XAI) para la toma de decisiones en presencia de grandes grupos heterogéneos donde las preferencias u opiniones de los participantes son dadas desde múltiples perspectivas (por ejemplo, en lo social, técnico, financiero o ambiental). Ella investiga cómo evaluar relevancia, representatividad y subjetividad de las preferencias y cómo proveer de sistemas de inteligencia artificial que faciliten a los usuarios la comprensión de los resultados obtenidos mediante explicaciones o uso del contexto.
