Interpretacja modeli Machine Learning

Interpretacja modeli jest bardzo szybko rozwijającą się gałęzią uczenia maszynowego. Jest niezwykle ważna dla analityków danych oraz osób podejmujących decyzje biznesowe. Szkolenie interpretacja modeli machine learning ułatwi zrozumienie dowolnego modelu i wyjaśnienie skąd biorą się decyzje modelu. Na szkoleniu zaprezentujemy najnowocześniejsze metody i techniki pozwalające wyjaśnić model. Szkolenie zaczyna się od teoretycznego wprowadzenia. Następnie korzystając z bibliotek Pythona uczestnicy poznają modele i algorytmy interpretowalne bezpośrednio. Uczestnicy dowiedzą się jak stworzyć klasyfikatory, które dostarczają możliwe do zweryfikowania wyjaśnienia, gdzie i w jaki sposób systemy sztucznej inteligencji podejmują decyzje, zachowają wysoki poziom wydajności uczenia się wraz z możliwością wyjaśnienia wygenerowanych danych. Na szkoleniu przedstawimy jak zbudować przejrzyste/transparentne modele, często na bazie wiedzy wydobytej z modeli złożonych często określanych jako czarne skrzynki. W końcowej części szkolenia zostaną zaprezentowane metody wykorzystywane do interpretacji modeli w sieciach typu Deep learning.

Szkolenie przeznaczone jest dla osób, które chcą poznać narzędzia ułatwiające interpretację modeli machine learning. Wykorzystując zdobytą wiedzę w praktyce będziesz potrafił zrozumieć dowolny model.

Po ukończeniu szkolenia:

• Nauczysz się klasyfikować metody wykorzystywane do interpretacji modeli ML
• Dowiesz się co dają nam metody interpretacji modeli
• Poznasz skalę interpretowalności modeli
• Zobaczysz w jaki sposób ocenić wpływ zmiennych w ujęciu globalnym i lokalnym
• Nauczysz się interpretować modele w sieciach typu Deep learning
• Poznasz modele i algorytmy interpretowalne bezpośrednio