Как управлять внедрением и развитием продвинутой аналитики, чтобы ML был применим в бизнес-процессе и приносил финансовую пользу.
Цель трека - создание сообщества для решения актуальных проблем интерпретируемости моделей машинного обучения и выявления причинно-следственных связей в них.
Интерпретация моделей машинного обучения: как объяснить результаты статистических моделей заказчику.
Цель трека - создание causal inference guide для data scientist-ов. Классические и современные подходы причинно-следственного анализа в применении к задачам машинного обучения.
Первая секция про интерпретируемость моделей машинного обучения в рамках ежегодного Data Fest.
Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies.