Captum est une bibliothèque extensible qui fournit des implémentations à usage général pour l'interprétabilité des modèles dans PyTorch. Son objectif est de démystifier les modèles d'apprentissage automatique complexes en offrant plusieurs algorithmes pour analyser et comprendre les prévisions des modèles. Captum comprend une variété de méthodes telles que l'ablation de caractéristiques, les gradients intégrés et d'autres, qui aident les chercheurs et les développeurs à comprendre et à améliorer leurs modèles.

CrossValidation.ai est une puissante plateforme pilotée par l'IA qui automatise le processus de validation des modèles prédictifs. Elle offre des outils et des fonctionnalités avancées pour les data scientists et les ingénieurs afin d'assurer l'exactitude, la fiabilité et la robustesse de leurs modèles d'apprentissage automatique. La plateforme exploite des algorithmes et des technologies de pointe pour fournir des résultats de validation complets, aidant les utilisateurs à identifier les problèmes potentiels et à améliorer l'efficacité de leurs modèles. Avec son interface conviviale et ses analyses détaillées, CrossValidation.ai est un outil essentiel pour tous ceux qui s'impliquent dans la modélisation prédictive.