Aumann-SHAP: Geometría de interacciones contrafactuales en Machine Learning
Descubre Aumann-SHAP, un marco que descompone transiciones contrafactuales usando geometría de hipercubos. Corrige sesgos y mejora la interpretabilidad en ML.
Descubre Aumann-SHAP, un marco que descompone transiciones contrafactuales usando geometría de hipercubos. Corrige sesgos y mejora la interpretabilidad en ML.
Las explicaciones contrafactuales revelan qué características diferencian dos grupos en pruebas de hipótesis con deep learning. Un método basado en MMD y autoen
Descubre cómo la proximidad al límite de decisión y el soporte local determinan la viabilidad de explicaciones contrafactuales en modelos de IA, incluso con igual precisión.