Captum es una biblioteca extensible que proporciona implementaciones de propósito general para la interpretabilidad de modelos en PyTorch. Su objetivo es desmitificar modelos complejos de aprendizaje automático ofreciendo varios algoritmos para analizar y comprender las predicciones de los modelos. Captum incluye una variedad de métodos, como la ablación de características, los gradientes integrados y otros, que ayudan a investigadores y desarrolladores a comprender y mejorar sus modelos.

CrossValidation.ai es una poderosa plataforma impulsada por IA que automatiza el proceso de validación de modelos predictivos. Ofrece herramientas y características avanzadas para científicos de datos e ingenieros para asegurar la precisión, la fiabilidad y la robustez de sus modelos de aprendizaje automático. La plataforma aprovecha algoritmos y tecnologías de vanguardia para proporcionar resultados de validación completos, ayudando a los usuarios a identificar problemas potenciales y a mejorar el rendimiento de sus modelos de manera eficiente. Con su interfaz amigable y análisis detallados, CrossValidation.ai es una herramienta esencial para cualquiera involucrado en la modelización predictiva.