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Evaluando explicaciones temporales en modelos de audio - Chechu Bolaños

En esta ocasión, Chechu Bolaños, nos va a presentar su charla de seminario “Evaluando explicaciones temporales en modelos de audio”: 🧠 Los modelos de audio actuales logran un rendimiento notable en múltiples tareas, pero su funcionamiento sigue siendo opaco: no sabemos qué partes del audio utilizan para tomar sus decisiones. 🧠 Para abordar este problema, propusimos un benchmark que permite evaluar métodos de explicación en tareas de clasificación de audio, aprovechando anotaciones temporales como una especie de “explicación de referencia”. 🧠 En este marco, comparamos distintas técnicas de explicación y mostramos qué tan bien logran identificar los momentos clave del audio, llegando en algunos casos a explicaciones casi perfectas. Además, veremos ejemplos de cómo estas explicaciones ayudan a descubrir correlaciones espurias en los datos. 🧻Sobre la charlista: Chechu Bolaños, se graduó en julio de 2024 como licenciada en Ciencia de Datos en la UBA. Actualmente, desde abril de 2025, está realizando el Doctorado en Ciencias de la Computación en la misma universidad, investigando métodos de explicabilidad para modelos de inteligencia artificial.