Laboratorios e Investigación4 min read
Investigación en ML causal, arXiv, 3 de septiembre de 2026
Probabilistic Causal Impact apunta al punto ciego de SHAP
La causalidad actual ofrece respuestas con fundamento sobre la culpa y el crédito, pero solo para modelos de tamaño de juguete. Un nuevo artículo de arXiv sostiene que la estimación de Monte Carlo puede cerrar la brecha con métodos de atribución escalables como SHAP.
2026-09-17