おめでとうございます

Pythonで学ぶExplainable AI

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

第1章

説明可能なAIの基礎:

  • 主要な原則と用語
  • 線形・木ベースモデルのモデル固有の説明性
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第1章

説明可能なAIの基礎:

  • 主要な原則と用語
  • 線形・木ベースモデルのモデル固有の説明性

第2章

モデル非依存の手法:

  • 置換重要度
  • SHAP
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第1章

説明可能なAIの基礎:

  • 主要な原則と用語
  • 線形・木ベースモデルのモデル固有の説明性

第2章

モデル非依存の手法:

  • 置換重要度
  • SHAP

第3章

ローカルな説明性:

  • SHAP
  • LIME
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第1章

説明可能なAIの基礎:

  • 主要な原則と用語
  • 線形・木ベースモデルのモデル固有の説明性

第2章

モデル非依存の手法:

  • 置換重要度
  • SHAP

第3章

ローカルな説明性:

  • SHAP
  • LIME

第4章

発展トピック:

  • 説明性の指標
  • 教師なしモデルの説明
  • 生成AIモデルの説明
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次のステップは？

次のステップを示す矢印の画像。最初は多様なAIモデルへの説明性の適用。

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次のステップは？

次のステップを示す矢印の画像。最初は多様なAIモデルへの説明性の適用。2番目はAIの透明性と信頼性の向上。

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次のステップは？

次のステップを示す矢印の画像。最初は多様なAIモデルへの説明性の適用。2番目はAIの透明性と信頼性の向上。3番目はAIの公正性とバイアス検出の探求。

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次のステップは？

次のステップを示す矢印の画像。最初は多様なAIモデルへの説明性の適用。2番目はAIの透明性と信頼性の向上。3番目はAIの公正性とバイアス検出の探求。4番目は説明可能AIの新ツールの最新動向の把握。

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おめでとうございます！

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