Farò spiegabilità del modello ML, analisi SHAP e audit di bias

Il tuo modello di ML prende decisioni che nessuno riesce a spiegare? In finanza, sanità e regolatori del lavoro ora ti chiedono di giustificare ogni previsione che il tuo modello fa. Analizzerò il tuo modello usando SHAP, LIME e strumenti di auditing sulla fairness e ti consegnerò un rapporto chiaro che mostra esattamente perché il tuo modello prende ogni decisione.

COSA CONSEGNO:

SPIEGAZIONE DEL MODELLO:

Valori SHAP, importanza globale e locale delle feature

Spiegazioni LIME per previsioni individuali

Grafici a cascata e riassuntivi del contributo delle feature

Visualizzazione del confine decisionale

Compatibile con qualsiasi modello XGBoost, Random Forest,

 Neural Networks, Logistic Regression, LightGBM

AUDIT DI BIAS & FAIRNESS:

Rilevamento di bias demografici tra gruppi protetti

Analisi con Fairlearn e IBM AI Fairness 360

Metriche di impatto disparato e opportunità uguali

Raccomandazioni per ridurre il bias senza compromettere l’accuratezza

CONSEGNATO COME:

Codice Python completo (Jupyter Notebook)

Rapporto PDF con grafici e spiegazioni in parole semplici

Sommario esecutivo adatto a stakeholder non tecnici

PER CHI È IDEALE:

Fintech che spiega le decisioni di scoring del credito

HR tech per audit di assunzioni o modelli di performance

Sanità per giustificare previsioni diagnostiche AI

Qualsiasi azienda che utilizza ML.