Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion

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在此指導項目中,您將:
2 horas
中級
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西班牙語(Spanish)
僅限桌面

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.

您要培養的技能

  • Python Programming

  • SHAP

  • Machine Learning Interpretability

  • MAchine Learning interpretable

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在與您的工作區一起在分屏中播放的視頻中,您的授課教師將指導您完成每個步驟:

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