Видео ютуба по тегу Ml Explainability

Stanford Seminar - ML Explainability Part 1 I Overview and Motivation for Explainability
Stanford Seminar - ML Explainability Part 1 I Overview and Motivation for Explainability
Интерпретируемое и объяснимое машинное обучение
Интерпретируемое и объяснимое машинное обучение
What Is Explainable AI?
What Is Explainable AI?
Explainable AI explained! | #3 LIME
Explainable AI explained! | #3 LIME
Объяснимый ИИ объяснил! | #4 SHAP
Объяснимый ИИ объяснил! | #4 SHAP
Значения SHAP для начинающих | Что они означают и как их применять
Значения SHAP для начинающих | Что они означают и как их применять
What is Explainable AI?
What is Explainable AI?
Введение в объяснимый ИИ (XAI) | Интерпретируемые модели, агностические методы, контрфактуальные ...
Введение в объяснимый ИИ (XAI) | Интерпретируемые модели, агностические методы, контрфактуальные ...
Tutorial: Explainable ML in the Wild: When Not to Trust Your Explanations
Tutorial: Explainable ML in the Wild: When Not to Trust Your Explanations
Объяснимый ИИ! | Введение №1
Объяснимый ИИ! | Введение №1
AWS re:Invent 2020: Interpretability and explainability in machine learning
AWS re:Invent 2020: Interpretability and explainability in machine learning
Stanford Seminar - ML Explainability Part 3 I Post hoc Explanation Methods
Stanford Seminar - ML Explainability Part 3 I Post hoc Explanation Methods
Введение в LIME для локальных интерпретаций | Интуиция и алгоритм |
Введение в LIME для локальных интерпретаций | Интуиция и алгоритм |
Introduction to Explainable AI (ML Tech Talks)
Introduction to Explainable AI (ML Tech Talks)
Explain This – Beyond Lime and SHAP: the Fastest Approach to AI Explainability
Explain This – Beyond Lime and SHAP: the Fastest Approach to AI Explainability
Machine Learning Community Standup - Model Explainability
Machine Learning Community Standup - Model Explainability
Понятная шпаргалка по ИИ — пять ключевых категорий
Понятная шпаргалка по ИИ — пять ключевых категорий
Stanford Seminar - ML Explainability Part 2 I Inherently Interpretable Models
Stanford Seminar - ML Explainability Part 2 I Inherently Interpretable Models