Farei explicabilidade de modelos de ML, análise SHAP e auditoria de viés

Seu modelo de IA toma decisões que ninguém consegue explicar? No setor financeiro, saúde e recursos humanos, reguladores agora exigem que você justifique cada previsão que seu modelo faz. Eu vou analisar seu modelo usando SHAP, LIME e ferramentas de auditoria de fairness, entregando um relatório claro que mostra exatamente por que seu modelo toma cada decisão.

O QUE EU ENTREGUE:

EXPLICAÇÃO DO MODELO:

Valores SHAP, importância global e local das features

Explicações LIME para previsões individuais

Gráficos de contribuição das features, waterfall e resumos

Visualização da fronteira de decisão

Funciona com qualquer modelo XGBoost, Random Forest,

 Redes Neurais, Regressão Logística, LightGBM

AUDITORIA DE BIAS & FAIRNESS:

Detecção de viés demográfico entre grupos protegidos

Análise com Fairlearn e IBM AI Fairness 360

Métricas de impacto dispar e oportunidade igual

Recomendações para reduzir o viés sem prejudicar a precisão

ENTREGA COMO:

Código completo em Python (Jupyter Notebook)

Relatório em PDF com gráficos e explicações em linguagem simples

Resumo executivo adequado para stakeholders não técnicos

PERFEITO PARA:

Fintech que explica decisões de scoring de crédito

Recursos humanos que audita modelos de contratação ou desempenho

Saúde que justifica previsões de diagnóstico de IA

Qualquer empresa que utilize ML.