En una neurona artificial, los pesos miden la importancia de cada entrada y el sesgo desplaza el resultado. La neurona multiplica cada entrada por su peso, suma todo y añade el sesgo para obtener la suma ponderada z = Wx + b, el número que luego pasa por la función de activación.
La IA explicable (XAI) es el conjunto de técnicas que permiten abrir la caja negra de los modelos de inteligencia artificial y responder por qué tomaron una decisión. Métodos como LIME, SHAP y los mapas de activación Grad-CAM son los enfoques más usados. Su adopción es obligatoria en entornos regulados: salud, justicia y finanzas.
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