Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion

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Neste projeto guiado, você irá:
2 horas
Intermediário
Sem necessidade de download
Vídeo em tela dividida
Espanhol
Apenas em desktop

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.

Habilidades que você desenvolverá

  • Python Programming

  • SHAP

  • Machine Learning Interpretability

  • MAchine Learning interpretable

Aprender passo a passo

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

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