Explorez l'explicabilité des modèles en utilisant l'algorithme SHAP en Python, en vous concentrant sur la construction de modèles d'IA fiables et l'intégration de l'expertise sectorielle pour des applications pratiques dans l'industrie.
- Introduction à l'explicabilité des modèles
Importance de l'explicabilité dans l'IA
Aperçu des techniques d'interprétation des modèles
Pertinence pour construire des modèles d'IA fiables
- Introduction à l'algorithme SHAP
Concept et origine de SHAP (SHapley Additive exPlanations)
Comment SHAP améliore l'explicabilité des modèles
Comparaison avec d'autres méthodes d'interprétation
- Configuration de l'environnement Python
Bibliothèques et outils Python requis
Installer SHAP en Python
Configuration d'un environnement Jupyter Notebook
- Comprendre et interpréter les valeurs SHAP
Calcul des valeurs SHAP
Visualisation des valeurs SHAP
Interprétabilité globale vs. locale avec SHAP
- Étude de cas : Application de SHAP dans des scénarios réels
Sélection d'un jeu de données et prétraitement
Création d'un modèle d'apprentissage automatique comme base de référence
Application de SHAP pour interpréter les prédictions du modèle
- Intégration de l'expertise du domaine
Identification des experts du domaine dans le cycle de vie de l'IA
Communication des insights du modèle aux parties prenantes non techniques
Utilisation des insights du domaine pour affiner la conception et les prédictions du modèle
- Construction de modèles d'IA fiables
Principes de développement responsable de l'IA
Alignement de la conception des modèles sur les normes éthiques
Suivi et validation continus des performances du modèle
- Applications pratiques en industrie
Exemples de cas dans différents secteurs (par exemple, finance, santé)
Personnalisation de l'explicabilité pour des besoins spécifiques du domaine
Évaluation de l'impact de l'explicabilité sur la prise de décision
- Projet final
Conception d'une solution d'IA fiable utilisant SHAP
Incorporation des retours d'experts dans l'évaluation du modèle
Présentation des résultats avec un accent sur l'explicabilité et la pertinence du domaine
- Ressources supplémentaires
Lectures recommandées et articles de recherche
Communautés et forums en ligne
Outils et bibliothèques pour une exploration approfondie de l'explicabilité de l'IA
