Grattis

Förklarbar AI i Python

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Kapitel 1

Grunder i förklarbar AI:

  • Centrala principer och begrepp
  • Modellspecifik förklarbarhet för linjära modeller och trädbaserade modeller
Förklarbar AI i Python

Kapitel 1

Grunder i förklarbar AI:

  • Centrala principer och begrepp
  • Modellspecifik förklarbarhet för linjära modeller och trädbaserade modeller

Kapitel 2

Modellagnnostiska tekniker:

  • Permutationsvikt
  • SHAP
Förklarbar AI i Python

Kapitel 1

Grunder i förklarbar AI:

  • Centrala principer och begrepp
  • Modellspecifik förklarbarhet för linjära modeller och trädbaserade modeller

Kapitel 2

Modellagnnostiska tekniker:

  • Permutationsvikt
  • SHAP

Kapitel 3

Lokal förklarbarhet:

  • SHAP
  • LIME
Förklarbar AI i Python

Kapitel 1

Grunder i förklarbar AI:

  • Centrala principer och begrepp
  • Modellspecifik förklarbarhet för linjära modeller och trädbaserade modeller

Kapitel 2

Modellagnnostiska tekniker:

  • Permutationsvikt
  • SHAP

Kapitel 3

Lokal förklarbarhet:

  • SHAP
  • LIME

Kapitel 4

Avancerade ämnen:

  • Mått på förklarbarhet
  • Förklara oövervakade modeller
  • Förklara generativa AI-modeller
Förklarbar AI i Python

Vad händer härnäst?

Bild med en pil som markerar nästa steg. Det första steget är att tillämpa förklarbarhet på olika AI-modeller.

1 Bilder genererade av DALL-E
Förklarbar AI i Python

Vad händer härnäst?

Bild med en pil som markerar nästa steg. Det första steget är att tillämpa förklarbarhet på olika AI-modeller. Det andra är att stärka AI:s transparens och trovärdighet.

1 Bilder genererade av DALL-E
Förklarbar AI i Python

Vad händer härnäst?

Bild med en pil som markerar nästa steg. Det första steget är att tillämpa förklarbarhet på olika AI-modeller. Det andra är att stärka AI:s transparens och trovärdighet. Det tredje är att utforska AI-rättvisa och identifiera snedvridningar.

1 Bilder genererade av DALL-E
Förklarbar AI i Python

Vad händer härnäst?

Bild med en pil som markerar nästa steg. Det första steget är att tillämpa förklarbarhet på olika AI-modeller. Det andra är att stärka AI:s transparens och trovärdighet. Det tredje är att utforska AI-rättvisa och identifiera snedvridningar. Det fjärde är att hålla sig uppdaterad om nya verktyg inom förklarbar AI.

1 Bilder genererade av DALL-E
Förklarbar AI i Python

Grattis!

Förklarbar AI i Python

Preparing Video For Download...