explainable-ai

Penjelasan AI tingkat lanjut untuk visi komputer. Mendukung CNN, Vision Transformers, Klasifikasi, deteksi Objek, Segmentasi, kesamaan Gambar, dan banyak lagi.

Pelajari Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, dan NLP melalui materi kuliah yang menarik ini!

Infrastruktur Berbasis Grafik untuk Sistem AI yang Kontekstual dan Akuntabel

Membuat model yang dapat diinterpretasikan. Menjelaskan machine learning blackbox.

Inferensi terpotong/berpetak yang independen dari framework + antarmuka interaktif + grafik analisis error

Regresi Simbolik Berperforma Tinggi dalam Python dan Julia

Debugging, pemantauan, dan visualisasi untuk Machine Learning dan Data Science Python

Lapisan interoperabilitas konteks yang didukung oleh hypergraph. Bangun lapisan konteks semantik terpadu di mana hasil agen bersifat deterministik dan perilaku agen tidak hanya dapat dilacak, tetapi juga dapat diverifikasi secara kriptografis.

Sistem Pengodean Mandiri untuk Aplikasi Anda — Alan AI SDK untuk Web

Responsible AI Toolbox adalah rangkaian alat yang menyediakan antarmuka pengguna dan pustaka untuk eksplorasi serta penilaian model dan data guna memahami sistem AI dengan lebih baik. Antarmuka dan pustaka ini memberdayakan pengembang dan pemangku kepentingan sistem AI untuk mengembangkan serta memantau AI secara lebih bertanggung jawab dan mengambil tindakan berbasis data yang lebih baik.

AI sedang dalam perjalanan. Sebuah angan-angan pipa deep learning otomatis. Pendekatan RDBMS untuk deep learning. Deklaratif, dapat dijelaskan, dapat menskalakan, dapat dioptimalkan, mudah diterapkan, dan semua hal baik lainnya.

Interpretabilitas dan eksplanabilitas data serta model machine learning

Kumpulan materi penelitian tentang AI/ML yang dapat dijelaskan (explainable AI/ML).

Paket ML yang dapat diinterpretasikan 🔍 untuk pemodelan prediktif yang ringkas, transparan, dan akurat (kompatibel dengan sklearn).

Menghasilkan Penjelasan Kontrafaktual yang Beragam untuk model pembelajaran mesin apa pun.

Bahasa yang Agnostik Model untuk Eksplorasi dan Penjelasan (moDel Agnostic Language for Exploration and eXplanation)

Daftar video, tutorial, buku, makalah, tesis S3 dan S2, artikel, serta pustaka sumber terbuka Conformal Prediction pilihan profesional.

XAI - Kotak alat explainability untuk machine learning

[KONTRIBUTOR DIPERSILAKAN] Model Aditif Tergeneralisasi di Python

Buat agen Anda berbicara seperti manusia. Gaya keluaran yang ramah ADHD untuk Claude Code, Codex, dan lainnya. Sehingga Anda dapat memperhatikan, bukan token.

OmniXAI: Sebuah Pustaka untuk AI yang Dapat Dijelaskan (eXplainable AI)

Makalah ICCV 2023-2025: Temukan riset mutakhir dari ICCV 2023-25, konferensi computer vision terkemuka. Tetap perbarui perkembangan terbaru dalam computer vision dan deep learning, lengkap dengan kode. ⭐ dukung pengembangan kecerdasan visual!

Pentingnya Leave One Feature Out

Makalah tentang explainability GNN

Regresi Simbolik Berkinerja Tinggi Terdistribusi di Julia

Peta atribusi penuh perhatian difusi untuk menginterpretasikan Stable Diffusion.

Interaksi Shapley dan Nilai Shapley untuk Machine Learning

👋 Xplique adalah Kotak Alat Penjelas Neural Networks

Privacy Meter: Pustaka open-source untuk mengaudit privasi data dalam algoritma statistik dan machine learning.

[JMLR 2023] Quantus adalah toolkit AI yang dapat dijelaskan (eXplainable AI) untuk evaluasi penjelasan jaringan saraf yang bertanggung jawab.