Interpretable Machine Learning Applications: Part 2

oferecido por
Neste projeto guiado, você irá:

Apply Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) as a machine learning interpretation

Explain individual predictions being made by a trained machine learning model.

Add aspects for individual predictions in your Machine Learning applications.

90-120 minutes
Básico
Sem necessidade de download
Vídeo em tela dividida
Inglês
Apenas em desktop

By the end of this project, you will be able to develop intepretable machine learning applications explaining individual predictions rather than explaining the behavior of the prediction model as a whole. This will be done via the well known Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) as a machine learning interpretation and explanation model. In particular, in this project, you will learn how to go beyond the development and use of machine learning (ML) models, such as regression classifiers, in that we add on explainability and interpretation aspects for individual predictions. In this sense, the project will boost your career as a ML developer and modeler in that you will be able to explain and justify the behaviour of your ML model. The project will also benefit your career as a decision-maker in an executive position interested in deploying trusted and accountable ML applications. This guided project is primarily targeting data scientists and machine learning modelers, who wish to enhance their machine learning application development with explanation components for predictions being made. The guided project is also targeting executive planners within business companies and public organizations interested in using machine learning applications for automating, or informing, human decision making, not as a ‘black box’, but also gaining some insight into the behavior of a machine learning classifier. Note: This guided project based 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.

Habilidades que você desenvolverá

  • Machine Learning Regression Classifiers

  • Programming in Python

  • Performance analysis of prediction models

  • Interpretable and Explainable Models

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Explore and understand the features and values from the available data about red wine quality

  2. Transform the available data into a classification dataset and problem

  3. Prepare the data for training and validation purposes

  4. Train, validate, estimate, and contrast the performance of three regression classifiers: Decision Tree, Random Forest, AdaBoost

  5. Prepare and train the “explainer” in terms of the LIME library

  6. Display and interpret explanations of individual predictions made by the three classifiers

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.

Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.

Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.

Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.

Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.

Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.

A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.

Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.

Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.

Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.