Ik doe ML-model explainability, shap-analyse en bias audit

Maakt jouw ML-model beslissingen die niemand kan uitleggen? In

financiën, gezondheidszorg en HR-regelgeving is het nu verplicht

om elke voorspelling van je model te onderbouwen. Ik zal

je model analyseren met SHAP, LIME en fairness

auditing tools en een duidelijk rapport leveren waarin precies

staat waarom jouw model elke beslissing neemt.

WAT IK LEVER:

MODEL UITLEG:

SHAP-waarden voor globale en lokale feature importance

LIME-verklaringen voor individuele voorspellingen

Feature contribution waterfall en samenvattingsplots

Visuele weergave van beslissingsgrenzen

Werkt met elk model XGBoost, Random Forest,

 Neurale netwerken, Logistic Regression, LightGBM

BIAS & FAIRNESS AUDIT:

Detectie van demografische bias over beschermde groepen

Analyse met Fairlearn en IBM AI Fairness 360

Disparate impact en gelijke kansen metrics

Aanbevelingen om bias te verminderen zonder de nauwkeurigheid te schaden

GELIEVE ALS VOLGT TE LEVEREN:

Volledige Python-code (Jupyter Notebook)

PDF-rapport met grafieken en eenvoudige uitleg

Samenvatting voor niet-technische stakeholders

IDEAAL VOOR:

Fintech die kredietscorebeslissingen uitlegt

HR-tech audits voor wervings- of prestatiemodellen

Gezondheidszorg die diagnostische AI-voorspellingen onderbouwt

Elk bedrijf dat ML inzet.