Vue d'ensemble des méthodes

Pour commencer cet article de Thibault Poissonnier vous donnera rapidement une vue d'ensemble des méthodes d'XAI (eXplainable Artificial Intelligence) qui existent.

Interpréter les modèles de Data Science

Découvrez ce livre extrêmement bien écrit de Christophe Molnar sur l'interprétabilité des modèles de machine learning. Plutôt à destination d'une population déjà un peu avertie, il faut avouer qu'il pousse les explications assez loin :).

L'XAI concrètement

Voici un tutoriel découpé en 3 parties. Les deux premières sont théoriques mais la troisième va vous permettre de réaliser un modèle data science de A-Z avec bien sûr un gros focus sur l'explicabilité en python.

Librairies Open Sources

Ce répertoire GitHub contient un ensemble de librairies open source pour déployer, monitorer, versionner et expliquer les modèles de Data Science .