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学生对 Coursera Project Network 提供的 Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion 的评价和反馈

课程概述

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....
筛选依据:

1 - Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion 的 1 个评论(共 1 个)

创建者 Maxwell S d C

Apr 18, 2021

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)