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कंप्यूटर विजन के लिए उन्नत AI स्पष्टता। CNN, Vision Transformers, वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन, इमेज समानता और बहुत कुछ के लिए समर्थन।

इन रोमांचक व्याख्यानों से सीखकर डीप लर्निंग, सुदृढीकरण लर्निंग, मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विजन और NLP में डूब जाएं!!

Context और Accountable AI Systems के लिए ग्राफ़-मूलभूत बुनियादी ढांचा

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

फ्रेमवर्क अगnostic स्लाइस्ड/टाइलड अनुमान + इंटरैक्टिव UI + त्रुटि विश्लेषण प्लॉट

Python और Julia में उच्च-प्रदर्शन सिम्बोलिक रिग्रेशन

Python मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए डिबगिंग, मॉनिटरिंग और विज़ुअलाइज़ेशन

हाइपरग्राफ द्वारा संचालित संदर्भ अंतर-संचालन परत। एक एकीकृत सिमेंटिक संदर्भ परत बनाएं जहाँ एजेंट परिणाम deterministic हों और एजेंट का व्यवहार न केवल ट्रैसेबल हो, बल्कि क्रिप्टोग्राफ़िक रूप से वेरिफ़िएबल भी हो।

आपके ऐप के लिए सेल्फ-कोडिंग सिस्टम — वेब के लिए Alan AI SDK

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।

AI रास्ते में है। एक ऑटो डीप लर्निंग पाइप ड्रीम। डीप लर्निंग के लिए एक RDBMS दृष्टिकोण। डिक्लेरेटिव, एक्सप्लेनेबल, स्केलेबल, ऑप्टिमाइज़ेबल, तैनात करने में आसान, और सभी बेहतरीन चीज़ें।

डेटा और मशीन लर्निंग मॉडल की व्याख्यात्मकता (Interpretability) और स्पष्टता (explainability)

explainable AI/ML पर अनुसंधान सामग्री का एक संग्रह

संक्षिप्त, पारदर्शी और सटीक पूर्वानुमानित मॉडलिंग (sklearn-compatible) के लिए व्याख्या योग्य ML पैकेज 🔍।

किसी भी मशीन लर्निंग मॉडल के लिए विविध काउंटरफैक्टुअल स्पष्टीकरण जनरेट करें।

अन्वेषण और स्पष्टीकरण के लिए मॉडल अज्ञेयवादी भाषा

शानदार Conformal Prediction वीडियो, ट्यूटोरियल, किताबें, पेपर, PhD और MSc थीसिस, लेख और ओपन-सोर्स लाइब्रेरी की पेशेवर रूप से क्यूरेट की गई सूची।

XAI - मशीन लर्निंग के लिए एक eXplainability टूलबॉक्स

Python में Generalized Additive Models (योगदानकर्ताओं का स्वागत है)

OmniXAI: eXplainable AI के लिए एक लाइब्रेरी

ICCV 2023-2025 पेपर्स: प्रमुख कंप्यूटर विज़न कॉन्फ्रेंस ICCV 2023-25 से अत्याधुनिक शोध खोजें। कंप्यूटर विज़न और डीप लर्निंग में नवीनतम अपडेट रहें, कोड के साथ। ⭐ विज़ुअल इंटेलिजेंस विकास का समर्थन करें!

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।

लीव वन फीचर आउट इम्पोर्टेंस

GNNs की व्याख्यात्मकता पर शोध पत्र

Julia में वितरित उच्च-प्रदर्शन प्रतीकात्मक प्रतिगमन (Distributed High-Performance Symbolic Regression)।

Stable Diffusion की व्याख्या के लिए डिफ्यूजन अटेंटिव एट्रिब्यूशन मैप्स

मशीन लर्निंग के लिए Shapley इंटरैक्शन और Shapley वैल्यूज।

Xplique न्यूरल नेटवर्क व्याख्यात्मकता (Explainability) के लिए एक टूलबॉक्स है

Privacy Meter: सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में डेटा गोपनीयता का ऑडिट करने के लिए एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी।

[JMLR 2023] Quantus न्यूरल नेटवर्क स्पष्टीकरणों के जिम्मेदार मूल्यांकन के लिए एक eXplainable AI टूलकिट है।