Análisis de códigos fuente de métodos de explicabilidad de inteligencia artificial. Proyecto de Investigación

En la gestión hospitalaria, confiar en las predicciones de una inteligencia artificial (IA) tiene un riesgo asociado, en entornos de alto riesgo como la salud, es esencial entender el por qué los modelos llegan a sus conclusiones. La explicabilidad hace posible identificar las características más re...

Full description

Autores:

Banquez Cabarcas, Andrés

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2025

Institución:

Universidad de Antioquia

Repositorio:

Repositorio UdeA

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/48393

Acceso en línea:

https://hdl.handle.net/10495/48393

Palabra clave:

Computers, Pipeline
Pipelines
Administración Hospitalaria
Hospital Administration
Inteligencia artificial
Artificial intelligence
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85029569
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D006739

Rights

openAccess

License

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/