Haré explicabilidad de modelos de ML, análisis SHAP y auditoría de sesgos

¿Tu modelo de ML toma decisiones que nadie puede explicar? En 

finanzas, salud y reguladores de recursos humanos ahora te exigen 

justificar cada predicción que hace tu modelo. Analizaré tu modelo usando SHAP, LIME y herramientas de auditoría de equidad 

y entregaré un informe claro que muestra exactamente 

por qué tu modelo toma cada decisión.

LO QUE ENTREGARÉ:

EXPLICABILIDAD DEL MODELO:

Valores SHAP importancia de características global y local

Explicaciones LIME para predicciones individuales

Gráficos de cascada y resúmenes de contribución de características

Visualización de la frontera de decisión

Funciona con cualquier modelo XGBoost, Random Forest,

 Redes neuronales, Regresión logística, LightGBM

AUDITORÍA DE SESGO Y EQUIDAD:

Detección de sesgo demográfico en grupos protegidos

Análisis con Fairlearn y IBM AI Fairness 360

Métricas de impacto dispar y oportunidad igual

Recomendaciones para reducir el sesgo sin afectar la precisión

ENTREGA COMO:

Código completo en Python (Jupyter Notebook)

Informe en PDF con gráficos y explicaciones en lenguaje sencillo

Resumen ejecutivo apto para interesados no técnicos

IDEAL PARA:

Fintech que explica decisiones de scoring crediticio

Recursos humanos que auditan modelos de contratación o rendimiento

Salud que justifica predicciones de diagnóstico AI

Cualquier empresa que implemente ML.