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Je vais implémenter shap et lime pour une IA explicable pour votre modèle ML
Je vais concevoir et développer votre site web, application mobile avec automatisation IA
Je suis designer UI/UX et développeur web, je transforme les idées en produits numériques performants. De la conception d'applications mobiles au développement WordPress, en passant par les landing pa...
Niveau 1
Répond à certains critères de performance et présente un fort potentiel sur la place de marché.
À propos de ce service
Votre modèle fonctionne, mais pouvez-vous expliquer pourquoi ? J’ajoute SHAP et LIME pour une IA explicable à votre modèle d’apprentissage automatique afin que vous, vos examinateurs ou vos parties prenantes puissiez voir ce qui influence chaque prédiction.
L’IA explicable est mon domaine de recherche. Je suis K. M. Arafat Islam, fondateur et PDG de BuildSign Digital, avec 15 articles publiés dans Springer et IEEE, et 4 ans d’expérience dans l’application de SHAP et LIME à de véritables données socioéconomiques.
Ce que j’implémente : résumé SHAP, beeswarm, diagrammes en barres, waterfall, force et dépendance, explications locales LIME pour des prédictions individuelles, comparaison importance globale vs locale des caractéristiques, TreeExplainer, KernelExplainer ou DeepExplainer selon les besoins, XGBoost, LightGBM, Random Forest, scikit-learn, Keras, PyTorch, modèles tabulaires, texte ou image
Vous recevez : un notebook Python propre et commenté, figures XAI haute résolution, résumé technique de ce que montrent les explications
J’implémente et explique l’XAI pour votre modèle ; je ne rédige pas de contenu de recherche pour vous. Partagez votre modèle ou notebook et les détails du dataset avant de commander pour que je puisse confirmer la portée.
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FAQ
Traduction automatique
Que dois-je fournir ?
Votre modèle entraîné (.pkl, .h5, .pt) ou le notebook qui l’entraîne, ainsi que le dataset ou un échantillon. Si vous n’avez pas encore de modèle, consultez mon service de machine learning.
SHAP ou LIME, lequel est le meilleur ?
SHAP fournit des explications cohérentes globales et locales. LIME est rapide pour les cas individuels. Utiliser les deux permet de vérifier les résultats, ce qui est apprécié par les examinateurs.
Cela fonctionne-t-il avec des modèles de deep learning ?
Oui. J’utilise DeepExplainer ou GradientExplainer pour Keras et PyTorch, et LIME pour le texte et les images.
Les graphiques sont-ils de qualité publication ?
Oui. J’exporte des figures propres en 300 à 600 DPI avec des noms de caractéristiques lisibles. Un pack pour revue à 600 DPI est disponible en option.
Allez-vous expliquer ce que signifient les graphiques ?
Chaque commande inclut un résumé technique des principaux facteurs. Vous les interprétez et les rapportez dans votre propre travail.
Mon modèle est-il confidentiel ?
Oui. Votre modèle et vos données sont utilisés uniquement pour votre commande et supprimés sur demande.
