explainable-ai

Khả năng giải thích AI nâng cao cho thị giác máy tính. Hỗ trợ CNN, Vision Transformers, Phân loại, Phát hiện đối tượng, Phân đoạn, Độ tương tự hình ảnh và nhiều tính năng khác.

Đắm mình vào Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision và NLP thông qua các bài giảng thú vị này!

Hạ tầng dạng đồ thị (Graph-Native) cho hệ thống AI có ngữ cảnh và trách nhiệm

Huấn luyện các mô hình dễ giải thích. Giải thích học máy hộp đen.

Suy luận dạng cắt lát/lát gạch độc lập với framework + giao diện người dùng tương tác + biểu đồ phân tích lỗi

Hồi quy ký hiệu hiệu năng cao trong Python và Julia

Gỡ lỗi, giám sát và trực quan hóa cho Machine Learning và Data Science bằng Python

Lớp khả năng tương tác ngữ cảnh được hỗ trợ bởi siêu đồ thị. Xây dựng một lớp ngữ cảnh ngữ nghĩa thống nhất, nơi các kết quả của agent mang tính tất định và hành vi của agent không chỉ có thể theo dõi mà còn có thể xác minh bằng mật mã.

Hệ thống tự lập trình cho ứng dụng của bạn — Alan AI SDK cho Web

Responsible AI Toolbox là bộ công cụ cung cấp giao diện người dùng và thư viện để khám phá và đánh giá mô hình cũng như dữ liệu, giúp hiểu rõ hơn về các hệ thống AI. Các giao diện và thư viện này trao quyền cho các nhà phát triển và các bên liên quan phát triển và giám sát AI có trách nhiệm hơn, đồng thời đưa ra các hành động dựa trên dữ liệu tốt hơn.

AI đang trên đường phát triển. Một đường ống deep learning tự động. Tiếp cận deep learning theo phong cách RDBMS. Khai báo, có thể giải thích, mở rộng, tối ưu hóa, dễ triển khai và tất cả những thứ tuyệt vời khác.

Tính khả diễn giải và giải thích được của dữ liệu và các mô hình machine learning

Bộ sưu tập tài liệu nghiên cứu về AI/ML có thể giải thích được

Gói ML khả giải thích 🔍 cho mô hình dự đoán ngắn gọn, minh bạch và chính xác (tương thích với sklearn).

Tạo các giải thích phản thực tế đa dạng cho bất kỳ mô hình machine learning nào.

Ngôn ngữ bất khả tri về mô hình để khám phá và giải thích.

Danh sách được tuyển chọn chuyên nghiệp gồm các video, hướng dẫn, sách, bài báo, luận án tiến sĩ và thạc sĩ, bài viết và thư viện mã nguồn mở tuyệt vời về Conformal Prediction.

XAI - Bộ công cụ giải thích cho machine learning

[HOAN NGHÊNH ĐÓNG GÓP] Mô hình cộng tính tổng quát (GAM) trong Python

Giúp các tác nhân AI giao tiếp tự nhiên hơn. Các kiểu đầu ra thân thiện với người dùng ADHD cho Claude Code, Codex và các công cụ khác, giúp bạn tập trung vào nội dung thay vì token.

OmniXAI: Thư viện dành cho AI có thể giải thích (Explainable AI)

Các bài báo ICCV 2023-2025: Khám phá nghiên cứu tiên tiến từ ICCV 2023-25, hội nghị hàng đầu về thị giác máy tính. Cập nhật những tin tức mới nhất về thị giác máy tính và deep learning, kèm theo mã nguồn. ⭐ Hỗ trợ phát triển trí tuệ thị giác!

Độ quan trọng khi loại bỏ một tính năng (Leave One Feature Out Importance)

Các bài báo về khả năng giải thích của GNN

Hồi quy biểu tượng hiệu năng cao phân tán trong Julia

Bản đồ phân bổ chú ý khuếch tán (Diffusion attentive attribution maps) để giải thích Stable Diffusion.

Tương tác Shapley và Giá trị Shapley cho Học máy.

Xplique là bộ công cụ giải thích mạng thần kinh (Neural Networks Explainability Toolbox)

Privacy Meter: Một thư viện mã nguồn mở để kiểm định quyền riêng tư dữ liệu trong các thuật toán thống kê và học máy.

[JMLR 2023] Quantus là bộ công cụ AI có thể giải thích (eXplainable AI) để đánh giá có trách nhiệm các giải thích của mạng thần kinh