Machine learning y causalidad
Descripción del Articulo
La inteligencia artificial, particularmente el machine learning, está mostrando grandes avances en muchos campos de la ciencia. Sin embargo, los patrones que estas técnicas identifican para hacer sus predicciones no consideran las relaciones causa y efecto entre las variables consideradas, lo cual p...
| Autor: | |
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| Formato: | preprint |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Instituto Geofísico del Perú |
| Repositorio: | IGP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/5567 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12816/5567 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Machine learning Causalidad Inteligencia Artificial https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09 |
| Sumario: | La inteligencia artificial, particularmente el machine learning, está mostrando grandes avances en muchos campos de la ciencia. Sin embargo, los patrones que estas técnicas identifican para hacer sus predicciones no consideran las relaciones causa y efecto entre las variables consideradas, lo cual puede resultar en modelos que no sean robustos ante cambios en la naturaleza de los datos, como podría ocurrir con El Niño ante el cambio climático. Es necesario potenciar el entendimiento humano experto en los dominios del conocimiento, como la variabilidad y cambio climático, para que sea la guía para la evaluación y mejora de los modelos de machine learning. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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