Choisissez et vérifiez les explications d’un modèle sans en exagérer la portée.
Distinguez l’interprétabilité intrinsèque des explications post hoc, étudiez l’attribution aux caractéristiques et examinez les réseaux neuronaux interprétables ainsi que les contraintes de production. Testez la stabilité des explications, ce qu’une méthode indique réellement sur le modèle et comment présenter ses limites au bon public.
Distinguer un modèle interprétable d’une explication ajoutée après son entraînement. Expliquer les hypothèses et limites de méthodes d’attribution comme SHAP. Évaluer stabilité, public et risque décisionnel avant de communiquer une explication.
Une expérience de l’apprentissage supervisé et de l’évaluation des modèles est recommandée. Des notions de caractéristiques, prédictions, classification ou régression sont utiles.
Aux apprenants expérimentés souhaitant approfondir et appliquer des compétences avancées en IA
Aux personnes qui apprennent mieux avec des exemples, des leçons guidées et de la pratique
Aux professionnels, créateurs et développeurs indépendants recherchant une méthode reproductible
La leçon 1 est gratuite
4 leçons · Avancé · Cours complet.
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