Recherche & Développement Toutes les publications Techniques d’interprétabilité des modèles de Machine Learning

Techniques d’interprétabilité des modèles de Machine Learning


Télécharger le fichier
ETUDE INTERNE
AUTEURS : NEXIALOG CONSULTING

 

L’interprétabilité est l’un des obstacles techniques à franchir pour pleinement utiliser le Machine Learning dans le domaine bancaire. Dans ce papier, nous présentons différentes techniques permettant d’interpréter les algorithmes de Machine Learning. Nous exhibons ainsi chaque technique tout en présentant la théorie sous-jacente.

Télécharger le fichier

Publications récentes

#news

Dégradation De La Biodiversité Un Risque Croissant En Santé Prévoyance Nexialog Consulting

21/10/2025

Dégradation de la biodiversité : un risque croissant en santé et prévoyance

Lire plus
European Taxonomy: Reconciling Performance and Transition

20/10/2025

Leveraging EU Green Investment Frameworks for Sustainable Portfolio Construction

Lire plus
Data Quality et intelligence artificielle sous Solvabilité 2 : vers un pilotage prudentiel augmenté

15/10/2025

DATA QUALITY ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE SOUS SOLVABILITÉ 2 : VERS UN PILOTAGE PRUDENTIEL AUGMENTÉ

Lire plus
}) })