简介
InterpretML是一个开源软件包，整合了最先进的机器学习可解释性技术。使用此包，你可以训练可解释的glassbox 模型并解释黑盒系统。InterpretML可帮助你了解模型的全局行为，或了解个别预测背后的原因。优点：模型可解释性：模型可解释性可帮助组织中的开发人员、数据科学家和业务利益... 更多
其它信息
地区
不详
开发语言
C/C++
Python
开源组织
无
所属分类
神经网络/人工智能、 机器学习/深度学习
授权协议
MIT
操作系统
跨平台
收录时间
2023-09-26
软件类型
开源软件
适用人群
未知
时光轴
里程碑1
LOG0
2023
2023-09
轻识收录
评价
0.0（满分 10 分）0 个评分
什么是点评分
全部评价(
0)
推荐率
100%
推荐
AI Explainability 360机器学习可解释性工具箱
AI Explainability 360 是一个开源工具包，内含机器学习八种前沿的可解释性方法和两
AI Explainability 360机器学习可解释性工具箱
0
AI Explainability 360机器学习可解释性工具箱
AIExplainability360是一个开源工具包，内含机器学习八种前沿的可解释性方法和两个维度评价矩阵。可以帮助用户更好地理解机器学习模型在整个AI应用程序生命周期中使用各种技术预测标签的方式。
AI Explainability 360机器学习可解释性工具箱
0
Propel可微分编程机器学习框架
Propel是一个使用JavaScript做可微分编程的机器学习框架，既能在Node中使用，又能在浏览器中使用。在这两种环境中，Propel都能够使用GPU硬件进行加速计算。在浏览器中，它能通过 de
Propel可微分编程机器学习框架
0
DeepLearn.js可实现硬件加速的机器学习 JavaScript 库
DeepLearn.js 是 Google 推出的一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 Ja
DeepLearn.js可实现硬件加速的机器学习 JavaScript 库
0
DeepLearn.js可实现硬件加速的机器学习 JavaScript 库
DeepLearn.js是Google推出的一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库，完全在浏览器中运行，不需要安装，不需要后端处理。。DeepLearn.js提供高效的
DeepLearn.js可实现硬件加速的机器学习 JavaScript 库
0