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Tópico · explainability

explainability

Repositórios de código aberto acompanhados marcados com explainability, ordenados por estrelas.

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Repositórios criados nos últimos 90 dias e marcados com explainability.

  • attention-span@alexgreensh

    Faça seus agentes falarem como humanos. Estilos de saída amigáveis para TDAH para Claude Code, Codex e outros. Para você prestar atenção, e não gastar tokens.

    877
  • shap@shap

    Uma abordagem da teoria dos jogos para explicar a saída de qualquer modelo de machine learning.

    25.710+15Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • Uma lista selecionada de incríveis bibliotecas open-source para implantar, monitorar, versionar e dimensionar seu aprendizado de máquina

    20.877+19Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • interpret@interpretml

    Ajuste modelos interpretáveis. Explique o aprendizado de máquina de caixa-preta.

    6.929+7Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • shapash@MAIF

    Shapash: Explicabilidade e interpretabilidade amigáveis para desenvolver modelos de Machine Learning confiáveis e transparentes

    3.252+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • CodeBoarding@CodeBoarding

    Diagramas de arquitetura interativos para bases de código

    2.404+10Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • Transformer-Explainability@hila-chefer

    [CVPR 2021] Implementação oficial em PyTorch para Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization, um novo método para visualizar classificações por redes baseadas em Transformer.

    2.014+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • responsible-ai-toolbox@microsoft

    O Responsible AI Toolbox é um conjunto de ferramentas que fornece interfaces de usuário e bibliotecas para exploração e avaliação de modelos e dados, permitindo uma melhor compreensão de sistemas de IA. Essas interfaces e bibliotecas capacitam desenvolvedores e partes interessadas a desenvolver e monitorar a IA de forma mais responsável e a tomar melhores decisões baseadas em dados.

    1.827+5Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • xai@EthicalML

    XAI - Uma caixa de ferramentas de explicabilidade para machine learning

    1.260+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • Destilação das habilidades do professor Li Hung-yi, combinada com LLMs de Karpathy, aprimorada pelo Fable 5 e entrevistas pessoais

    1.248+228Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • attention-span@alexgreensh

    Faça seus agentes falarem como humanos. Estilos de saída amigáveis para TDAH para Claude Code, Codex e outros. Para você prestar atenção, e não gastar tokens.

    877+41Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • Artigos sobre a interpretabilidade de GNNs

    815+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • shapiq@mmschlk

    Interações de Shapley e Valores de Shapley para Machine Learning

    770+2Variação de estrelas nos últimos 7 dias
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