Tag: explainability
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AI Explainability 360
AI Explainability 360 ist ein OpenSourceToolkit, das entwickelt wurde, um die Erklärbarkeit von MachineLearningModellen zu verbessern. Es bietet eine Vielzahl von Algorithmen und Methoden, mit denen Entwickler, Data Scientists und Forscher die Vorhersagen und Entscheidungen von KISystemen verständlicher und transparenter machen können. Das Toolkit unterstützt verschiedene Modelle und Anwendungsfälle, von einfachen Klassifikatoren bis hin zu komplexen neuronalen Netzen.
InterpretML
InterpretML ist ein OpenSourceFramework zur Erklärbarkeit und Interpretation von MachineLearningModellen. Es unterstützt Entwickler und Datenwissenschaftler dabei, die Entscheidungen von Modellen besser zu verstehen, Vertrauen zu schaffen und Modelle transparent zu machen. Das Tool bietet verschiedene Methoden zur globalen und lokalen Modellinterpretation und ist kompatibel mit gängigen MLBibliotheken.