Webinar - Interpretabilidad y sesgos en IA: cómo evitar cajas negras en la toma de decisiones
En un entorno en el que la toma de decisiones está cada vez más apoyada en datos y modelos predictivos, las herramientas de Machine Learning e Inteligencia Artificial se han convertido en un elemento central en múltiples sectores.
Sin embargo, a medida que los modelos ganan sofisticación, surge un desafío relevante: el riesgo de convertirlos en auténticas cajas negras. Cuando no comprendemos cómo un modelo genera sus predicciones, aumentan los riesgos asociados a sesgos algorítmicos, errores sistemáticos y decisiones poco robustas.
El próximo lunes 23 de marzo a las 10:00h, en este webinar, analizaremos cómo abordar de forma estructurada la interpretabilidad en IA y cómo identificar y mitigar posibles sesgos en modelos de aprendizaje automático.
Durante la sesión se abordarán los siguientes aspectos:
- El papel de la interpretabilidad en modelos de Machine Learning
- Cómo detectar y evaluar sesgos en modelos predictivos
- Enfoques prácticos para mejorar la fiabilidad y utilidad de los sistemas de IA
Un encuentro especialmente dirigido a profesionales interesados en Inteligencia Artificial, ciencia de datos, modelización predictiva y gobernanza del dato, que buscan integrar rigor técnico y criterio en la toma de decisiones basada en modelos.
El webinar "La integración de la geopolítica en la gestión del riesgo y los test de estrés bancarios." se llevará acabo el día martes 17 de marzo.
🔹 De 10:00h a 11:00h (hora México)
🔹 De 17:00h a 18:00h (hora España)
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