Вернуться к Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion
Отзывы учащихся о курсе Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion от партнера Coursera Project Network
О курсе
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.
Фильтр по:
1–1 из 1 отзывов о курсе Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion
автор: Maxwell S d C
•18 апр. 2021 г.
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)
Coursera Footer
© Coursera Inc., 2022 Все права защищены.
