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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.
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1 - 1 von 1 Bewertungen für Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion
von Maxwell S d C
•18. Apr. 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)
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