PyPI
obss/sahi
Framework agnostic sliced/tiled inference + interactive ui + error analysis plots
MIT1. Aug. 2026 · Metriken 2.10.0
Alle Tags
Katalog-Tag
#explainable-ai
Alle Repositories im öffentlichen Register, die dieses Tag tragen — aus ihren GitHub-Topics oder den von ihren Paket-Registries veröffentlichten Schlagwörtern. Die Gesundheit wird nach derselben versionierten Methodik gemessen wie im übrigen Register.
8 Einträge
PyPI
mmschlk/shapiq
Shapley Interactions and Shapley Values for Machine Learning
MIT26. Juli 2026 · Metriken 2.10.0
npm · PyPI
interpretml/interpret
Fit interpretable models. Explain blackbox machine learning.
MIT12. Aug. 2026 · Metriken 2.10.0
npm
astroautomata/SymbolicRegression.jl
Distributed High-Performance Symbolic Regression in Julia
Apache-2.026. Juli 2026 · Metriken 2.10.0
PyPI
trustgraph-ai/trustgraph
Write context once. Run agents anywhere. Own your data and the models.
Apache-2.015. Juli 2026 · Metriken 2.10.0
PyPI
rentruewang/aioway
AI on the way. An auto deep learning pipe dream. An RDBMS approach to deep learning. Declarative, explainable, scalable, optimizable, easy to deploy, all that good stuff.
Apache-2.01. Aug. 2026 · Metriken 2.10.0
npm
ruvnet/agentdb
Vector memory that gets smarter every time your agent uses it.
MIT23. Juli 2026 · Metriken 2.10.0
PyPI
srikumar2050/hugiml-core
High-performance interpretable ML classifier using High Utility Gain patterns (IEEE Access 2024). C++ accelerated, scikit-learn compatible, with EBM-style explanations, adaptive binning, pattern pruning, and deployment tooling for regulated domains.
Eigene Lizenz19. Juli 2026 · Metriken 2.10.0