Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion

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このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。
2 horas
中級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
スペイン語
デスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

  • Python Programming

  • SHAP

  • Machine Learning Interpretability

  • MAchine Learning interpretable

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。

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