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コンピュータビジョン向け高度なAI説明可能性。CNN、Vision Transformers、分類、物体検出、セグメンテーション、画像類似度などに対応。

これらの刺激的な講義を通じて、Deep Learning、Reinforcement Learning、Machine Learning、Computer Vision、NLPにどっぷり浸りましょう!!

コンテキストとアカウンタブルなAIシステムのためのグラフネイティブなインフラストラクチャ

解釈可能なモデルを適合させる。ブラックボックス機械学習を説明する。

フレームワーク非依存のスライス/タイル推論 + インタラクティブUI + エラー分析プロット

PythonとJuliaにおける高性能な記号的リグレッション

Pythonの機械学習およびデータサイエンス向けデバッグ、モニタリング、可視化ツール

オープンソース AI のための決定論的コンテキストエンジニアリングプラットフォーム。オープンモデルとオントロジーをコンテキストグラフハーネスに接続し、説明可能で信頼性の高いエージェントを構築します。

アプリのためのセルフコーディングシステム — Web用 Alan AI SDK

Responsible AI Toolbox は、AI システムの理解を深めるためのモデルとデータの探索・評価用 UI およびライブラリを提供するツールスイートです。これらのツールにより、AI システムの開発者や関係者は、より責任を持って AI の開発と監視を行い、データに基づいたより良いアクションを起こすことができます。

AIの未来。自動ディープラーニングの夢想。ディープラーニングに対するRDBMSのアプローチ。宣言的、説明可能、スケーラブル、最適化可能、デプロイ容易、その他優れた機能の数々。

データおよび機械学習モデルの解釈可能性と説明可能性

説明可能な AI/ML に関する研究資料のコレクション

簡潔、透明、正確な予測モデリングのための解釈可能なMLパッケージ 🔍 (sklearn互換)

あらゆる機械学習モデルに対して多様な反実仮想説明を生成する

探索と説明のためのモデル非依存言語

Conformal Predictionに関する優れた動画、チュートリアル、書籍、論文、博士・修士論文、記事、オープンソースライブラリの専門的にキュレーションされたリスト。

XAI - 機械学習用の説明可能性ツールボックス

[貢献者歓迎] Python による一般化加法モデル (GAM)

OmniXAI: 説明可能な AI のためのライブラリ

ICCV 2023-2025 Papers: コンピュータービジョン分野の主要な学会である ICCV 2023-25 の最先端の研究を発見。コード付きでコンピュータビジョンとディープラーニングの最新情報を常に把握できます。⭐ ビジュアルインテリジェンスの開発をサポート！

エージェントの出力を人間らしくする。Claude Code や Codex などのための ADHD 配慮型出力スタイル。トークンではなく内容に集中できます。

Leave One Feature Out（1つを除外した特徴量）重要度算出手法

GNN の説明可能性に関する論文集

Julia による分散型高性能記号回帰

Stable Diffusionを解釈するための拡散アテンションアトリビューションマップ

機械学習のための Shapley 相互作用と Shapley 値

👋 Xpliqueはニューラルネットワークの説明可能性（Explainability）ツールボックスです

Privacy Meter: 統計および機械学習アルゴリズムのデータプライバシーを監査するオープンソースライブラリ

[JMLR 2023] Quantusは、ニューラルネットワークの説明を責任を持って評価するための説明可能AI（XAI）ツールキットです