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Librerie Python per Explainable Artificial Intelligence

Alcuni modelli di Intelligenza Artificiale creano black-box in cui è difficile capire come decidono. IA spiegabile (XAI) descrive il funzionamento con modelli di spiegazione e visualizzazione dei dati, per creare fiducia nei risultati. Il talk presenta librerie XAI, righe di codice ed esempi di uso.

Abstract

Alcuni modelli di Intelligenza Artificiale creano black-box in cui si può conoscere input e output, ma è difficile capire come generano le decisioni al loro interno, tanto da renderli inutili per risolvere certi problemi. IA spiegabile (XAI) descrive il funzionamento con modelli di spiegazione e visualizzazione dei dati, per creare fiducia nei risultati e gestire il rischio di malfunzionamento. Perciò, XAI è una importante linea di ricerca e sviluppo. Il talk presenta librerie XAI, righe di codice ed esempi di uso riguardanti: Shap, Lime, Shapash, ExplainerDashboard, Dalex, ELI5. Link dove scaricare le slide https://bit.ly/3QwkwGO

Speaker
Roberto Marmo
Argomento
PyData
Livello audience
Intermediate
Lingua
Italiano
Durata
30 minuti
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Speaker name:
Roberto Marmo
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