1 مستودع
Awesome GitHub RepositoriesInterpretability-Based Debugging
Identifying model errors or shortcuts by comparing predictions against domain knowledge.
Distinct from Model Selection and Validation: Distinct from general model selection and validation by focusing on identifying 'shortcuts' via domain knowledge.
Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · Interpretability-Based Debugging. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Interpretability-Based Debugging GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- christophm/interpretable-ml-book
christophM/interpretable-ml-book
5,317عرض على GitHubهذا المشروع عبارة عن مورد تعليمي شامل ودليل تقني يركز على تعلم الآلة القابل للتفسير والذكاء الاصطناعي القابل للشرح. يعمل ككتاب مدرسي ومرجع لتنفيذ التقنيات التي تجعل نماذج تعلم الآلة المعقدة شفافة ومفهومة للبشر. يوفر المورد إرشادات حول بناء نماذج شفافة بطبيعتها، مثل أشجار القرار والنماذج الخطية المتفرقة، وتطبيق طرق الشرح اللاحقة على أنظمة الصندوق الأسود. يفصل المنهجيات المحددة لقياس أهمية الميزة، وتوليد مبررات للتنبؤات الفردية، واستخدام نماذج بديلة لتقريب عمليات صنع القرار المعقدة. يغطي المحتوى مجموعة واسعة من القدرات التحليلية، بما في ذلك تحليل تأثير الميزة العالمية والمحلية، وقابلية تفسير رؤية الكمبيوتر، واستخدام المساهمات القائمة على نظرية الألعاب مثل قيم Shapley. كما يتناول تقييم النموذج من خلال تقييمات القابلية للتفسير، وسير عمل تصحيح الأخطاء لتحديد اختصارات النموذج، وتصميم هياكل الخوارزميات الشفافة. يتم تنفيذ المشروع كمجموعة من دفاتر Jupyter.
Identifies shortcuts or errors in model behavior by comparing predictions against domain knowledge and data distributions.
Jupyter Notebook
