explainable-ai

컴퓨터 비전을 위한 고급 AI 설명 가능성. CNN, Vision Transformer, 분류, 객체 감지, 분할, 이미지 유사성 등을 지원합니다.

흥미로운 강의를 통해 딥러닝, 강화학습, 머신러닝, 컴퓨터 비전, NLP를 깊이 있게 학습하세요!

컨텍스트 및 책임감 있는 AI 시스템을 위한 그래프 네이티브 인프라

해석 가능한 모델 적합 및 블랙박스 머신러닝 설명

프레임워크 독립적인 슬라이스/타일 추론 + 대화형 UI + 오류 분석 플롯

Python과 Julia 기반의 고성능 기호 회귀

Python Machine Learning 및 Data Science를 위한 디버깅, 모니터링 및 시각화

오픈소스 AI를 위한 결정론적 컨텍스트 엔지니어링 플랫폼. 오픈 모델과 온톨로지를 컨텍스트 그래프 하네스와 연결하여 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 에이전트 구축

앱을 위한 셀프 코딩 시스템 — 웹용 Alan AI SDK

Responsible AI Toolbox는 AI 시스템을 더 잘 이해할 수 있도록 모델 및 데이터 탐색, 평가 사용자 인터페이스와 라이브러리를 제공하는 도구 모음입니다. 이러한 인터페이스와 라이브러리를 통해 개발자와 이해관계자는 AI를 더욱 책임감 있게 개발 및 모니터링하고, 데이터 기반의 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

AI on the way. 자동화된 딥러닝 파이프라인. 딥러닝을 위한 RDBMS 접근 방식. 선언적이고 설명 가능하며 확장 가능하고 최적화하기 쉽고 배포가 간편한 시스템입니다.

데이터 및 머신 러닝 모델의 해석 가능성과 설명 가능성

설명 가능한 AI/ML 관련 연구 자료 모음

간결하고 투명하며 정확한 예측 모델링을 위한 해석 가능한 ML 패키지 🔍 (sklearn 호환).

모든 머신러닝 모델을 위한 다양한 반사실적 설명 생성

탐색 및 설명을 위한 모델 독립형 언어 (moDel Agnostic Language for Exploration and eXplanation)

Conformal Prediction 관련 영상, 튜토리얼, 도서, 논문, 학위 논문, 기사 및 오픈소스 라이브러리의 전문가 추천 목록.

XAI - 머신러닝을 위한 설명 가능성 툴박스

[기여자 환영] Python으로 구현하는 일반화 가법 모델(GAM)

에이전트가 사람처럼 말하게 합니다. Claude Code, Codex 등을 위한 ADHD 친화적인 출력 스타일을 제공하여 토큰이 아닌 작업에 집중할 수 있도록 돕습니다.

OmniXAI: 설명 가능한 AI(eXplainable AI)를 위한 라이브러리

ICCV 2023-2025 논문: 최고의 컴퓨터 비전 컨퍼런스인 ICCV 2023-25의 최첨단 연구를 만나보세요. 코드가 포함된 컴퓨터 비전 및 딥러닝의 최신 소식을 확인하세요. ⭐ 시각 지능 개발을 지원합니다!

Leave One Feature Out 중요도

GNN의 설명 가능성(explainability)에 관한 논문 모음

Julia 기반의 분산 고성능 기호 회귀 분석

Stable Diffusion 해석을 위한 Diffusion attentive attribution maps입니다.

머신러닝을 위한 Shapley 상호작용 및 Shapley 값

Xplique는 신경망 설명 가능성(Explainability) 툴박스

Privacy Meter: 통계 및 머신러닝 알고리즘의 데이터 프라이버시를 감사하기 위한 오픈소스 라이브러리

[JMLR 2023] Quantus, 신경망 설명의 책임감 있는 평가를 위한 설명 가능한 AI 툴킷