¿Cuáles son los riesgos de AutoML desde el punto de vista de la interpretabilidad?

Los principales riesgos de AutoML desde el punto de vista de la interpretabilidad:

• Complejidad de los modelos: AutoML a menudo selecciona ensamblajes complejos o modelos profundos que son difíciles de interpretar.
• Falta de transparencia: La selección automática de hiperparámetros y arquitecturas puede dar lugar a modelos cuya lógica no es comprensible para el usuario.
• Problemas de explicabilidad: Los métodos estándar de interpretación (por ejemplo, SHAP, LIME) pueden funcionar peor o ser menos informativos para los modelos creados por AutoML.
• Pérdida de control: El usuario no siempre entiende por qué AutoML eligió ese modelo en particular, lo que dificulta la confianza y la depuración.

Para reducir los riesgos, se recomienda usar AutoML junto con herramientas de interpretación y limitar la complejidad de los modelos si la transparencia es importante.