Interpretable Machine Learning Applications: Part 1

4.3
звезд

Оценки: 18

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:
2-hour course, including time of video recordings, practicing and readings, taking the quiz.
Начинающий
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

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.

Навыки, которые вы получите

  • Python basic knowledge

  • Features engineering

  • Machine learning classification (regression) models

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе INTERPRETABLE MACHINE LEARNING APPLICATIONS: PART 1

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы