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L’explicabilité des IA

Rendre des IA explicables est devenu un véritable challenge pour les data scientists, que ce soit pour des raisons d’adhésion, d'éthique, de législation ou de performance. Ce stage vous permettra de monter rapidement en compétence sur ce sujet, de comprendre et de découvrir les méthodes qui existent en les utilisant concrètement en Python.

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Référence DS04
Format Stage pratique en visio
Audience Data scientist
Niveau Avancé en data science
Durée 1 jour (7 heure)
Prix 750 € HT
Prochaines sessions    02 juillet 2020
05 août 2020
02 septembre 2020

Objectifs pédagogiques

Découvrir et apprendre à utiliser les méthodes d’explicabilité avec Python.

Méthodes pédagogiques

Mise en pratique des connaissances théoriques en utilisant des jeux de données variés.

Programme de formation

Introduction

-   Des IA boîtes noires.
-   Les failles des IA.
-   Définition et enjeux de l’explicabilité des IA.
-   Exemples concrets d’application

Expliquer le raisonnement globale d’une IA

-   Présentation des principes, avantages et désavantages de chaque méthode :
        >   Partial Dependence Plot (PDP).
        >   Individual Conditional Expectation (ICE).
        >   Accumulated Local Effects (ALE).
        >   Les variables d’importance.
Exercice : Utilisation des méthodes sur un jeu de données en Python

Expliquer le raisonnement derrière chaque résultat d’une IA

-   Présentation des principes, avantages et désavantages de chaque méthode :
        >   La méthode de Lime.
        >   La méthode des ancres.
        >   Shap.
Exercice : Utilisation des méthodes sur un jeu de données en Python

Bilan



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