Una comparación entre métodos de aprendizaje automático explicables para problemas de clasificación y regresión en el contexto actuarial
Autores: Lozano-Murcia, Catalina; Romero, Francisco P.; Serrano-Guerrero, Jesus; Olivas, Jose A.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Una comparación entre métodos de aprendizaje automático explicables para problemas de clasificación y regresión en el contexto actuarial
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Aprendizaje automático
Inteligencia artificial
Interpretabilidad
Inteligencia artificial explicativa
Precisión
Seguro
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje automático, un subcampo de la inteligencia artificial, enfatiza la creación de algoritmos capaces de aprender de datos y generar predicciones. Sin embargo, en la ciencia actuarial, la interpretabilidad de estos modelos a menudo presenta desafíos, planteando preocupaciones sobre su precisión y confiabilidad. La inteligencia artificial explicada (XAI) ha surgido para abordar estos problemas facilitando el desarrollo de modelos precisos y comprensibles.
Descripción
El aprendizaje automático, un subcampo de la inteligencia artificial, enfatiza la creación de algoritmos capaces de aprender de datos y generar predicciones. Sin embargo, en la ciencia actuarial, la interpretabilidad de estos modelos a menudo presenta desafíos, planteando preocupaciones sobre su precisión y confiabilidad. La inteligencia artificial explicada (XAI) ha surgido para abordar estos problemas facilitando el desarrollo de modelos precisos y comprensibles.