Interpretable Machine Learning Applications: Part 1

提供:
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

How to select and compare different prediction models (classification regressors) for a real world dataset (FIFA 2018 Soccer World Cup Statistics).

How to extract the most important features, which impact the classifiers, in a model-agnostic approach, together with caveats.

How to get an insight into the way values of the most important features impact the predictions made by the classifiers.

2-hour course, including time of video recordings, practicing and readings, taking the quiz.
初級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
英語
デスクトップのみ

In this 1-hour long project-based course, you will learn how to create interpretable machine learning applications on the example of two classification regression models, decision tree and random forestc classifiers. You will also learn how to explain such prediction models by extracting the most important features and their values, which mostly impact these prediction models. In this sense, the project will boost your career as Machine Learning (ML) developer and modeler in that you will be able to get a deeper insight into the behaviour of your ML model. The project will also benefit your career as a decision maker in an executive position, or consultant, interested in deploying trusted and accountable ML applications. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

  • Python basic knowledge

  • Features engineering

  • Machine learning classification (regression) models

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Setting the stage (Python Jupyter Lab web-based Server environment, importing the dataset and file to train and test the designated classification regressors as prediction models).

  2. Train, test and estimate the accuracy (confusion matrix) of a Decision Tree classifier.

  3. Train, test and estimate the accuracy (confusion matrix) of a Random Tree classifier as an alternative to the previous one.

  4. Extract a ranking list of the features, which are most important for each one of our prediction models.

  5. Extract and plot the impact of the values of selected important features on predictions being made by each one of our prediction models.

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。

ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。

ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。

ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。

ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する

ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。

ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。

ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。

はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。

分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。