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學生對 Coursera Project Network 提供的 Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion 的評價和反饋

課程概述

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....
篩選依據:

1 - Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion 的 1 個評論(共 1 個)

創建者 Maxwell S d C

2021年4月18日

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)