Este libro es un enredo nico de teora, ejemplos y procesos relevantes para el Aprendizaje Automtico Responsable. Encontrar intuiciones y ejemplos para el Aprendizaje Automtico Interpretable (IML) y la Inteligencia Artificial eXplicable (XAI). Las descripciones se complementan con fragmentos de cdigo con ejemplos para R con el uso de los paquetes randomForest, mlr3 y DALEX. Finalmente, el proceso se muestra a travs de un cmic que describe las aventuras de dos personajes, Beta y Bit. La interaccin de estos dos muestra las decisiones a las que a menudo se enfrentan los analistas, ya sea para probar un modelo diferente, para probar otra tcnica de exploracin o para buscar otros datos, cuestiones como la comparacin de modelos o su validacin. Todos los ejemplos son totalmente reproducibles, de modo que se pueden reproducir todas las aventuras en un escritorio local. El desarrollo de modelos es una tarea responsable y desafiante, pero tambin una aventura apasionante. A veces los libros de texto se centran slo en la parte tcnica, perdiendo toda la diversin. Aqu lo vamos a tener todo.