Maakt het mogelijk voor gebruikers om de voorspellingen van hun PyTorch-model beter te begrijpen en uit te leggen, wat het vertrouwen en de mogelijkheden voor debugging verbetert. Biedt praktische begeleiding bij het toepassen van interpretatietools en vult daarmee een unieke behoefte aan transparantie in AI-modellen, anders dan prestatieoptimalisatie of debugging.

Met deze prompt ontwikkel je een gerichte verklaarbaarheidsaanpak die de besluitvorming van het model inzichtelijk maakt om effectief bugs en bias te identificeren, wat de betrouwbaarheid en eerlijkheid van je model verbetert boven standaard interpretatietechnieken.

Met deze prompt kunnen gebruikers een fine-tuningproces creëren dat niet alleen de nauwkeurigheid voor specifieke domeinen verbetert, maar ook zorgt voor interpreteerbare en transparante modelbeslissingen. Het speelt in op de groeiende behoefte aan verklaarbare AI in kritieke toepassingen en biedt een workflow die prestaties en betrouwbaarheid in balans brengt, iets wat vaak ontbreekt in standaard fine-tuning strategieën.