Abstract:
Todavía a día de hoy es bastante común encontrarse con clientes o colegas que perciben los modelos de Machine Learning como una caja negra capaz de realizar magia o alquimia para darle al cliente lo que quiere. Sin embargo, la cruda realidad es que sin una comprensión razonable de como funcionan los modelos de ML, los proyectos del mundo real rara vez tienen éxito. Teniendo en cuenta que cualquier proyecto de este estilo tiene un componente de negocio muy relevante y que el objetivo final de estos modelos es que tomen decisiones de forma automática por los usuarios, estos tienen el derecho de plantear preguntas como “¿Cómo puedo confiar en este modelo?” o “¿Cómo toma las decisiones el modelo?” Responder a estas preguntas puede convertirse en todo un reto y es una de las áreas donde se está invirtiendo más esfuerzos hoy en día.

Bio:
Soy Antonio Soto, llevo más de 20 años dedicado al mundo del análisis de datos, desde los primeros sistemas Data Warehouse, hasta el desarrollo de soluciones integradas con Inteligencia Artificial de hoy en día, pasando por todos los puntos intermedios. Me he tocado viajar por el mundo diseñando sistemas y soluciones enfocadas a la toma de decisiones en todos los sectores y en empresas de diferentes tamaños.