Ich werde SHAP und Lime erklärbare KI für dein ML-Modell implementieren

Dein Modell funktioniert, aber kannst du erklären warum? Ich füge SHAP und LIME erklärbare KI zu deinem Machine-Learning-Modell hinzu, damit du, deine Reviewer oder Stakeholder sehen können, was jede Vorhersage antreibt.

Explainable AI ist mein Forschungsschwerpunkt. Ich bin K. M. Arafat Islam, Gründer und CEO von BuildSign Digital, mit 15 veröffentlichten Papieren bei Springer und IEEE sowie 4 Jahren Erfahrung in der Anwendung von SHAP und LIME auf echte sozioökonomische Daten.

Was ich implementiere: SHAP Zusammenfassung, Beeswarm, Balken-, Wasserfall-, Force- und Dependence-Diagramme, LIME lokale Erklärungen für einzelne Vorhersagen, global vs. lokal Feature-Importance-Vergleich, TreeExplainer, KernelExplainer oder DeepExplainer nach Bedarf, XGBoost, LightGBM, Random Forest, scikit-learn, Keras, PyTorch, Tabular, Text- oder Bildmodelle

Du erhältst: Sauberes, kommentiertes Python-Notebook, hochauflösende XAI-Grafiken, technischer Überblick darüber, was die Erklärungen zeigen

Ich implementiere und erkläre XAI für dein Modell; ich schreibe keinen Forschungsinhalt in deinem Auftrag. Teile dein Modell, Notebook und Dataset vor der Bestellung, damit ich den Umfang bestätigen kann.