The explanation game: a formal framework for interpretable machine learning

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Este artículo de Flordi presenta un marco formal de aprendizaje automático interpretable. Combinando elementos de aprendizaje estadístico, intervencionismo causal y teoría de la decisión presenta un juego ideal de explicación en el que los jugadores colaboradores encuentran la mejor explicación de una predicción algorítmica dada.


https://link.springer.com/article/10.1007/s11229-020-02629-9

Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

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