Cada trimestre, una empresa utiliza modelos de ML para pronosticar la demanda y quiere producir un informe que ofrezca a las partes interesadas explicaciones claras de cómo los modelos realizan las predicciones. ¿Qué elemento debe incluir el profesional de IA en el informe para proporcionar transparencia y explicabilidad del modelo?

Los Partial Dependence Plots (PDPs) son gráficos que muestran la relación marginal entre una o dos características y la predicción de un modelo, promediando el efecto de todas las demás características. Esto proporciona una visión clara e intuitiva de cómo las características individuales influyen en las predicciones del modelo, lo que es crucial para la transparencia y explicabilidad. El código de entrenamiento es importante para la reproducibilidad, pero no explica directamente las predicciones. Las muestras de datos de entrenamiento no explican cómo el modelo usa esos datos para predecir. Las tablas de convergencia muestran la estabilidad del entrenamiento, no la lógica de las predicciones.