Je vais ajouter une intelligence artificielle explicable shap ou grad cam à votre modèle d'apprentissage automatique
À propos de ce service
Traduction automatique
Voici la description complète du service pour le service 3 :
Votre modèle d'apprentissage automatique est-il une "boîte noire" ? Je vais le rendre interprétable.
J'ajoute des couches d'explicabilité à vos modèles ML/DL existants afin que vous, vos parties prenantes, clients ou régulateurs puissiez comprendre pourquoi votre modèle fait certaines prédictions. C'est essentiel pour la santé, la finance, la sécurité et toute application à enjeux élevés où "faites-moi confiance, ça marche" ne suffit pas.
Ce que je propose :
Graphiques en cascade et résumés SHAP (pour modèles de données tabulaires/structurées)
Superpositions de cartes thermiques Grad-CAM (pour modèles d'images/CNN)
Analyse de l'importance des caractéristiques avec interprétation écrite
Rapport visuel clair expliquant le comportement du modèle
Résultats prouvés :
J'ai appliqué cette approche dans plusieurs projets déployés, notamment un classificateur de logiciels malveillants (précision de 95,89 %) avec des graphiques en cascade SHAP et une cartographie MITRE ATT&CK, ainsi qu'un détecteur de radiographies thoraciques avec des explications visuelles Grad-CAM. Les deux sont en ligne et en démonstration publique.
Pourquoi travailler avec moi :
- Expérience concrète en XAI appliquée, pas seulement en théorie
- Visuels clairs + explications écrites compréhensibles par des parties prenantes non techniques
- Délai rapide
Outils que j'utilise : SHAP, Grad-CAM, TensorFlow, Scikit-learn, Python
Découvrez Mansoor Ali
- DePakistan
- Membre depuisjuil. 2025
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Ourdou, Hindi
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FAQ
Traduction automatique
Quelle est la différence entre SHAP et Grad-CAM ?
SHAP explique les prédictions des modèles de données tabulaires/structurées (comme les classificateurs utilisant des caractéristiques numériques ou catégoriques) en montrant quelles caractéristiques ont influencé chaque décision. Grad-CAM est destiné aux modèles CNN basés sur l'image ; il met en évidence les régions d'une image sur lesquelles le modèle s'est concentré. Je recommanderai celui qui convient le mieux à votre cas.
Que dois-je vous envoyer pour commencer ?
Votre fichier de modèle entraîné, ainsi que le code/framework utilisé (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.) et un échantillon des données sur lesquelles il a été entraîné ou testé.
Cela fonctionnera-t-il avec n'importe quel modèle, ou seulement certains types ?
SHAP fonctionne bien avec la plupart des modèles tabulaires (Random Forest, XGBoost, régression logistique, etc.). Grad-CAM est spécifique aux modèles d'images basés sur CNN. Si vous n'êtes pas sûr de celui qui s'applique à votre modèle, contactez-moi et je confirmerai avant votre commande.
Pouvez-vous expliquer les résultats en langage simple, pas seulement avec des graphiques techniques ?
Oui. Les packages Standard et Premium incluent une interprétation écrite en plus des visuels, afin que les parties prenantes techniques et non techniques comprennent ce qui motive les décisions de votre modèle.
Pouvez-vous appliquer cela à un modèle que je n'ai pas encore construit ?
Ce service concerne l'ajout d'explicabilité à un modèle entraîné existant. Si vous avez besoin d'un modèle construit de zéro en premier lieu, consultez mon autre service pour des modèles de classification d'images personnalisés, ou contactez-moi et je vous guiderai vers la bonne combinaison de services.

