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Este libro es un enredo �nico de teor�a, ejemplos y procesos relevantes para el Aprendizaje Autom�tico Responsable. Encontrar� intuiciones y ejemplos para el Aprendizaje Autom�tico Interpretable (IML) y la Inteligencia Artificial eXplicable (XAI). Las descripciones se complementan con fragmentos de c�digo con ejemplos para R con el uso de los paquetes randomForest, mlr3 y DALEX. Finalmente, el proceso se muestra a trav�s de un c�mic que describe las aventuras de dos personajes, Beta y Bit. La interacci�n de estos dos muestra las decisiones a las que a menudo se enfrentan los analistas, ya sea para probar un modelo diferente, para probar otra t�cnica de exploraci�n o para buscar otros datos, cuestiones como la comparaci�n de modelos o su validaci�n. Todos los ejemplos son totalmente reproducibles, de modo que se pueden reproducir todas las aventuras en un escritorio local. El desarrollo de modelos es una tarea responsable y desafiante, pero tambi�n una aventura apasionante. A veces los libros de texto se centran s�lo en la parte t�cnica, perdiendo toda la diversi�n. Aqu� lo vamos a tener todo.

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9788365291141

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Flipbook: https: //betaandbit.github.io/RML_ES/

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