Felicitări

AI Explicabil în Python

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Capitolul 1

Bazele AI explicabil:

  • Principii cheie și terminologie
  • Explicabilitate specifică modelelor liniare și bazate pe arbori
AI Explicabil în Python

Capitolul 1

Bazele AI explicabil:

  • Principii cheie și terminologie
  • Explicabilitate specifică modelelor liniare și bazate pe arbori

Capitolul 2

Tehnici independente de model:

  • Importanța prin permutare
  • SHAP
AI Explicabil în Python

Capitolul 1

Bazele AI explicabil:

  • Principii cheie și terminologie
  • Explicabilitate specifică modelelor liniare și bazate pe arbori

Capitolul 2

Tehnici independente de model:

  • Importanța prin permutare
  • SHAP

Capitolul 3

Explicabilitate locală:

  • SHAP
  • LIME
AI Explicabil în Python

Capitolul 1

Bazele AI explicabil:

  • Principii cheie și terminologie
  • Explicabilitate specifică modelelor liniare și bazate pe arbori

Capitolul 2

Tehnici independente de model:

  • Importanța prin permutare
  • SHAP

Capitolul 3

Explicabilitate locală:

  • SHAP
  • LIME

Capitolul 4

Subiecte avansate:

  • Metrici de explicabilitate
  • Explicarea modelelor nesupervizate
  • Explicarea modelelor AI generative
AI Explicabil în Python

Ce urmează?

Imagine cu o săgeată care evidențiază pașii următori. Primul este aplicarea explicabilității la modele AI diverse.

1 Imagini generate de DALL-E
AI Explicabil în Python

Ce urmează?

Imagine cu o săgeată care evidențiază pașii următori. Primul este aplicarea explicabilității la modele AI diverse. Al doilea este îmbunătățirea transparenței și încrederii în AI.

1 Imagini generate de DALL-E
AI Explicabil în Python

Ce urmează?

Imagine cu o săgeată care evidențiază pașii următori. Primul este aplicarea explicabilității la modele AI diverse. Al doilea este îmbunătățirea transparenței și încrederii în AI. Al treilea este explorarea echității AI și detectarea prejudecăților.

1 Imagini generate de DALL-E
AI Explicabil în Python

Ce urmează?

Imagine cu o săgeată care evidențiază pașii următori. Primul este aplicarea explicabilității la modele AI diverse. Al doilea este îmbunătățirea transparenței și încrederii în AI. Al treilea este explorarea echității AI și detectarea prejudecăților. Al patrulea este să rămâneți la curent cu instrumentele emergente din AI explicabil.

1 Imagini generate de DALL-E
AI Explicabil în Python

Felicitări!

AI Explicabil în Python

Preparing Video For Download...