Un modelo que predice bien no siempre es suficiente. Si no podemos explicar sus resultados, nadie lo va a usar con confianza.

En este episodio hablamos de explicabilidad en machine learning: qué es, por qué es tan importante y cómo herramientas como LIME y SHAP nos ayudan a entender qué está pasando dentro de un modelo.

Si quieres que tus modelos no solo acierten, sino que también inspiren confianza y decisiones reales en el negocio, este episodio es para ti.