Model Optimization

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Explicabilité

L’explicabilité de l’IA fait référence à la capacité de comprendre et d’interpréter les décisions et prédictions prises par les systèmes d’intelligence artificielle. À mesure que les modèles d’IA deviennent plus complexes, l’explicabilité garantit la transparence, la confiance, la conformité réglementaire, la réduction des biais et l’optimisation des modèles grâce à des techniques comme LIME et SHAP.

AI Explainability Transparency +4
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Réglage des hyperparamètres

Le réglage des hyperparamètres est un processus fondamental en apprentissage automatique pour optimiser les performances du modèle en ajustant des paramètres tels que le taux d'apprentissage et la régularisation. Découvrez des méthodes telles que la recherche sur grille, la recherche aléatoire, l'optimisation bayésienne, et plus encore.

Hyperparameter Tuning Machine Learning AI +4
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