Machine Learning Interpretable: interpretML y LIME

Conocer los fundamentos de la interpretabilidad de modelos
Aplicar librerías para la interpretabilidad de modelos como: LIME e interpretML
Desarrollar modelos interpretables de Random Forest y Explainable Boosting Machine