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Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion に戻る

Coursera Project Network による Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion の受講者のレビューおよびフィードバック

コースについて

Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender a generar modelos de Machine Learning interpretables. Se explican en profundidad diferentes técnicas de interpretabilidad de modelos como: SHAP, Partial Dependence Plot, Permutation importance, etc que nos permitirá entender el porqué de las predicciones. Gracias a esto, aprenderás a entrenar modelos Glassbox que puedas entender el porqué de sus decisiones....
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Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion: 1 - 1 / 1 レビュー

by Maxwell S d C

2021年4月18日

Realmente me gustó el hecho de que no tuve que usar "código", parece aumentar el aprendizaje (una vez que las tareas se terminan realmente más tarde)