PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Lucid est un ensemble d’infrastructures et d’outils pour la recherche sur l’interprétabilité des réseaux neuronaux. Lucid est un code de recherche, pas un code de production. Nous ne garantissons pas que cela fonctionnera pour votre cas d’utilisation. Lucid est maintenu par des bénévoles qui sont incapables de fournir un support technique significatif. …
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LOFO Importance
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN LOFO (Leave One Feature Out) Importance calcule l’importance d’un ensemble de fonctionnalités en fonction d’une métrique de choix, pour un modèle de choix, en supprimant de manière itérative chaque fonctionnalité de l’ensemble et en évaluant les performances du modèle, avec un schéma de validation. de choix, en fonction de la métrique choisie. …
LIME
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Ce projet vise à expliquer ce que font les classificateurs (ou modèles) d’apprentissage automatique. Pour le moment, nous prenons en charge l’explication des prédictions individuelles pour les classificateurs de texte ou les classificateurs qui agissent sur des tableaux (tableaux numpy de données numériques ou catégorielles) ou des images, avec un package appelé …
Lightly
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Lightly est un style de thème fork of Breeze qui vise à être visuellement moderne et minimaliste. Lightly est un thème en cours de travail, il y a encore beaucoup à changer, alors attendez-vous à des bugs ! Certaines applications peuvent soudainement planter ou scintiller. Caractéristiques prise en charge du cadre modulaire …
L2X
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Code pour reproduire les expériences dans l’article Learning to Explain: An Information-Theoretic Perspective on Model Interpretation at ICML 2018, par Jianbo Chen, Mitchell Stern, Martin J. Wainwright, Michael I. Jordan. Caractéristiques Le code de L2X s’exécute avec Python et nécessite Tensorflow de version 1.2.1 ou supérieure et Keras de version 2.0 ou …
keras-vis
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN keras-vis est une boîte à outils de haut niveau pour visualiser et déboguer vos modèles de réseaux neuronaux keras entraînés. Les visualisations actuellement prises en charge incluent : Maximisation de l’activation Cartes de saillance Cartes d’activation de classe Toutes les visualisations par défaut prennent en charge les entrées d’images à N dimensions. …
InterpretML
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN InterpretML est un package open source qui intègre des techniques d’interprétabilité d’apprentissage automatique de pointe sous un même toit. Avec ce package, vous pouvez former des modèles glassbox interprétables et expliquer les systèmes blackbox. InterpretML vous aide à comprendre le comportement global de votre modèle ou à comprendre les raisons qui se …
Integrated-Gradients
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Integrated Gradient (IG) calcule le gradient de la sortie de prédiction du modèle par rapport à ses caractéristiques d’entrée et ne nécessite aucune modification du réseau neuronal profond d’origine. IG peut être appliqué à n’importe quel modèle différenciable comme une image, du texte ou des données structurées. Caractéristiques Sensibilité: Pour calculer la …
iNNvestigate
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Ces dernières années, les réseaux de neurones ont fait progresser l’état de l’art dans de nombreux domaines comme par exemple la détection d’objets et la reconnaissance vocale. Malgré leur succès, les réseaux de neurones sont généralement traités comme des boîtes noires. Leurs fonctionnements internes ne sont pas entièrement compris et la base …
IBM AI Fairness 360
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN AI Fairness 360, un projet d’incubation de LF AI, est une boîte à outils open source extensible qui peut aider les utilisateurs à examiner, signaler et atténuer la discrimination et les biais dans les modèles d’apprentissage automatique tout au long du cycle de vie des applications d’IA. Caractéristiques 10 algorithmes d’atténuation des …