Интерпретация моделей машинного обучения: как объяснить результаты статистических моделей заказчику.
Этот год был поворотным для исследования интерпретируемости моделей.
С одной стороны, накопилась критическая масса инструментов и техник. С другой, весь год один за одним прилетали черные лебеди, ломая на лету все наши модели. И, чтобы бизнес не утратил веру в ML, многим из нас пришлось здорово поработать. Наш трек - рассказ о том, как заглянуть в душу ML-модели, понять ее и простить.
Для обсуждения интерпретируемости моделей - канал в слаке #interpretable_ml.
Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy