explainability

किसी भी मशीन लर्निंग मॉडल के आउटपुट को समझाने के लिए एक गेम थ्योरेटिकल दृष्टिकोण।

आपके मशीन लर्निंग को तैनात, मॉनिटर, वर्जन और स्केल करने के लिए शानदार ओपन सोर्स लाइब्रेरी की एक क्यूरेटेड सूची

व्याख्या योग्य मॉडल फिट करें। ब्लैकबॉक्स मशीन लर्निंग की व्याख्या करें।

🔅 Shapash: विश्वसनीय और पारदर्शी Machine Learning मॉडल विकसित करने के लिए उपयोग में आसान व्याख्यात्मकत और बोधगम्यता

कोडबेस के लिए इंटरैक्टिव आर्किटेक्चर आरेख

[CVPR 2021] Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization के लिए आधिकारिक PyTorch कार्यान्वयन, Transformer आधारित नेटवर्क द्वारा वर्गीकरण को विज़ुअलाइज़ करने की एक नई विधि।

Responsible AI Toolbox टूल का एक सेट है जो मॉडल और डेटा एक्सप्लोरेशन और असेसमेंट यूजर इंटरफेस और लाइब्रेरी प्रदान करता है जो AI सिस्टम की बेहतर समझ को सक्षम करते हैं। ये इंटरफेस और लाइब्रेरी AI सिस्टम के डेवलपर्स और हितधारकों को अधिक जिम्मेदारी से AI विकसित करने और मॉनिटर करने, और बेहतर डेटा-संचालित कार्रवाई करने के लिए सशक्त बनाते हैं।

XAI - मशीन लर्निंग के लिए एक eXplainability टूलबॉक्स

ली होंगयी के कौशल का आसवन, Karpathy के LLM, Fable 5 और व्यक्तिगत साक्षात्कार के साथ संयुक्त

अपने एजेंट्स को इंसानों की तरह बात करने के लिए तैयार करें। Claude Code, Codex और अन्य के लिए ADHD-फ्रेंडली आउटपुट स्टाइल, ताकि आप टोकन के बजाय जानकारी पर ध्यान दे सकें।

GNNs की व्याख्यात्मकता पर शोध पत्र

मशीन लर्निंग के लिए Shapley इंटरैक्शन और Shapley वैल्यूज।