SHAP (SHapley Additive exPlanations)를 사용한 모델 해석성 및 설명성. 머신러닝 모델 예측 설명, 특성 중요도 계산, SHAP 플롯(워터폴, 비즈스왐, 바, 산점도, 포스, 히트맵) 생성, 모델 디버깅, 모델 편향 또는 공정성 분석, 모델 비교, 설명 가능한 AI 구현 시 이 기술을 사용하세요. 트리 기반 모델(XGBoost, LightGBM, Random Forest), 딥러닝(TensorFlow, PyTorch), 선형 모델 및 모든 블랙박스 모델과 함께 작동합니다.
당신이 되다
다음 시나리오에 적합
생물 활성 데이터를 사용하여 특정 단백질 표적에 대한 고친화성 저해제를 발견하세요.
약물 개발을 위해 리드 화합물을 최적화하기 위해 구조-활성 관계를 분석합니다.
원하는 약리학적 특성 및 활성 프로파일을 갖는 분자 라이브러리를 스크리닝합니다.
기존 약물 중 새로운 질병 표적에 대한 잠재적 효능을 식별합니다.
측정된 효과
검증된 이점과 측정 가능한 영향
빠른 복합 쿼리로 타겟 활성 확인 시간을 절반으로 줄이세요.
구조화된 데이터 액세스를 통해 유망한 리드 화합물 식별 속도를 3배로 단축합니다.
예측 성공률이 더 높은 화합물을 우선시하여 실험 비용을 절감합니다.
장착 내용
파일 · 태그 · 3단계 설치
팁: 처음 사용하기 전에 문서와 코드를 읽고 기능과 필요한 권한을 확인하세요.
다음 시나리오
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