Sesión Científica Ciencias Matemáticas
Pedro Larrañaga, Universidad Politécnica de Madrid.
5 de junio de 2024
0:00 Presentación a cargo de José Duato.
1:55 Intervención de Pedro Larrañaga.
59:50 Preguntas del público
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La creciente difusión y popularidad de los sistemas inteligentes basados en el denominado aprendizaje automático plantea la disyuntiva de su uso indiscriminado frente a la necesidad de
comprender el funcionamiento interno de los mismos. La explicación post hoc, a la que habitualmente se recurre ante los modelos de caja negra, no resulta suficiente para modelizaciones y decisiones en el ámbito científico ni tampoco en situaciones de alto riesgo. En tales casos se requiere que el humano sea capaz de interpretar tanto la salida del sistema como el proceso interno seguido por el mismo hasta alcanzar dicho resultado.
En esta conferencia analizaremos las potencialidades en interpretabilidad del paradigma conocido como red Bayesiana enfatizando su transparencia y versatilidad para llevar a cabo distintos tipos de razonamiento, como por ejemplo el predictivo, diagnóstico, intercausal, contrafáctico, o abductivo. Se mostrarán diversos casos de uso reales tanto de modelización como de optimización en dominios como la neurociencia computacional y la industria.
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