Interpretable machine learning applications: Part 3

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:

Import, explore and normalize real world data (HELOC) for evaluating the risk performance of mortgage applications

Train and test a prediction model as a Sequential model based Artificial Neural Network (ANN)

Generate explanations based on profiles of mortgage applicants closest to the individual requesting the explanation.

2 hours
Учащийся среднего уровня
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

In this 50 minutes long project-based course, you will learn how to apply a specific explanation technique and algorithm for predictions (classifications) being made by inherently complex machine learning models such as artificial neural networks. The explanation technique and algorithm is based on the retrieval of similar cases with those individuals for which we wish to provide explanations. Since this explanation technique is model agnostic and treats the predictions model as a 'black-box', the guided project can be useful for decision makers within business environments, e.g., loan officers at a bank, and public organizations interested in using trusted machine learning applications for automating, or informing, decision making processes. The main learning objectives are as follows: Learning objective 1: You will be able to define, train and evaluate an artificial neural network (Sequential model) based classifier  by using keras as API for TensorFlow. The pediction model will be trained and tested with the HELOC dataset for approved and rejected mortgage applications. Learning objective 2: You will be able to generate explanations based on similar profiles for a mortgage applicant predicted either as of "Good" or "Bad" risk performance. Learning objective 3: you will be able to generate contrastive explanations based on feature and pertinent negative values, i.e., what an applicant should change in order to turn a "rejected" application to an "approved" one.

Навыки, которые вы получите

  • Training and testing an Artificial Neural Network

  • Using the Protodash algorithm

  • Using keras as API for TensorFlow

  • Normalization of data prior to training a prediction model

  • Explanations based on similarity measurements

Будете учиться пошагово

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

  1. By the end of task 1, you will be able, as a data scientist or loan officer persona, to load, process and normalize the (HELOC) dataset about mortgage applications for training purposes.

  2. By the end of task 2, you will be able to define, train and evaluate an artificial neural network based classifier  by using TensorFlow.

  3. By the end of tasks 3 and 4, you will be able to obtain similar samples as explanations for a mortgage applicant predicted as "Good" and "Bad", respectively.

  4. By the end of task 5, you will be able to provide contrastive explanations for decisions affecting individual cases.

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

Часто задаваемые вопросы

Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.

Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.

Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.

В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.