Explainer Dashboard, czyli narzędzie do odpowiedzi jak działa model uczenia maszynowego!
Read OriginalArtykuł przedstawia bibliotekę Explainer Dashboard w Pythonie, służącą do tworzenia interaktywnych aplikacji webowych wyjaśniających działanie modeli ML. Zawiera przykłady wizualizacji, metryk wydajności, analizy cech oraz instrukcje instalacji i użycia na przykładzie zbioru danych Titanic. Pokazuje, jak narzędzie pomaga zrozumieć decyzje modeli, wspierając współpracę z ekspertami domenowymi.
Comments
No comments yet
Be the first to share your thoughts!
Browser Extension
Get instant access to AllDevBlogs from your browser
Top of the Week
1
Fix your upgrades and migrations with Codemods
Cassidy Williams
•
2 votes
2
Designing Design Systems
TkDodo Dominik Dorfmeister
•
2 votes
3
Introducing RSC Explorer
Dan Abramov
•
1 votes
4
The Pulse: Cloudflare’s latest outage proves dangers of global configuration changes (again)
The Pragmatic Engineer Gergely Orosz
•
1 votes
5
Fragments Dec 11
Martin Fowler
•
1 votes
6
Adding Type Hints to my Blog
Daniel Feldroy
•
1 votes
7
Refactoring English: Month 12
Michael Lynch
•
1 votes
8
Converting HTTP Header Values To UTF-8 In ColdFusion
Ben Nadel
•
1 votes
9
Pausing a CSS animation with getAnimations()
Cassidy Williams
•
1 votes
10
From Random Forests to RLVR: A Short History of ML/AI Hello Worlds
Sebastian Raschka
•
1 votes