IBM AI Explainability 360

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IBM AI Explainability 360, lanzado en 2019 por IBM Research y donado a la Linux Foundation AI & Data en 2020, es un kit de herramientas de código abierto integral que aborda la necesidad crítica de transparencia en sistemas de IA. Proporciona diez algoritmos de vanguardia, como LIME, SHAP, ProtoDash y Reglas de Decisión Booleanas, para explicar predicciones de datos y modelos en datos tabulares, de texto, imágenes y series temporales. La biblioteca de Python extensible soporta diversos casos de uso, desde explicar aprobaciones de crédito en finanzas hasta investigaciones de políticas de salud usando conjuntos de datos como el FICO Explainable Machine Learning Challenge y la Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición. Las actualizaciones de 2023 ampliaron la explicabilidad de series temporales para aplicaciones industriales como IoT y cadenas de suministro, mejorando escalabilidad y consistencia. Con más de 1.3K estrellas en GitHub, el kit se integra con AI Fairness 360 y Adversarial Robustness 360, habilitando pipelines de IA confiables y holísticos. Funciones como repeticiones de sesiones y análisis predictivos ayudan a los desarrolladores a depurar modelos, mientras que tutoriales y cuadernos Jupyter educan a los usuarios en aplicaciones prácticas. La API unificada y el cumplimiento con GDPR y CCPA lo convierten en una opción confiable para científicos de datos y legisladores. Se fomenta la contribución de la comunidad a través de GitHub y Slack, impulsando la innovación en IA explicable en dominios como gestión de capital humano y monitoreo de activos.