Expliquer les modèles boîtes noires.

Aperçu

Ready to unlock the mystery behind your most powerful models? This Short Course was created to help data analysis professionals accomplish transparent and trustworthy AI implementation.

By completing this course, you'll master SHAP values for executive communication, systematically compare explainability methods, and align explanation strategies with stakeholder needs. By the end of this course, you will be able to:

Apply SHAP values to a black-box model and produce feature-importance visuals interpretable by non-technical executives Evaluate two XAI methods (LIME vs.

SHAP) for fidelity and stability on the same model and dataset Apply counterfactual and surrogate-model explanations to the same black-box model and compare stakeholder preference scores Evaluate explanation completeness using fidelity metrics and recommend the superior approach This course is unique because it bridges advanced explainability techniques with business communication, ensuring complex model insights drive informed decision-making. To be successful in this project, you should have a background in Python programming and machine learning fundamentals.

Programme

• Module 1 : Interprétation du Modèle SHAP - Fondations
Appliquer les valeurs SHAP aux modèles boîte noire et créer des visualisations de l'importance des caractéristiques prêtes pour les cadres exécutifs.
• Module 2 : Comparaison des Méthodes XAI - Application de Base
Évaluer et comparer les méthodes LIME et SHAP en utilisant des métriques de fidélité et de stabilité pour une évaluation systématique de l'explicabilité.
• Module 3 : Explications Centrées sur les Parties Prenantes - Intégration & Évaluation
Appliquer des explications contrefactuelles et basées sur des modèles de substitution tout en évaluant la complétude des explications à l'aide de métriques de fidélité pour des approches optimales centrées sur les parties prenantes.

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Enseigné par

Hurix Digital

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Matières

Artificial Intelligence