Как мы ранее рассмотрели абстракцию и важность прозрачности, теперь мы углубимся в концепцию интерпретируемого ИИ. Интерпретируемость играет решающую роль в прозрачности вашего машинного обучения (ИИ). Что такое интерпретируемость? Сначала мы должны начать с трех важных определений, которые менеджеры по машинному обучению и разработчики должны понимать и применять. Концепции интерпретации Исследуемость  — это способность модели обеспечивать понимание человеком на основе двух..

Часть 2: Методы кодирования и дендрограммы В этом сообщении блога я расскажу о методах интерпретации оставшихся случайных лесов для улучшения прогнозов с использованием случайных лесов. Я также рекомендую читателям просмотреть мой предыдущий пост , чтобы лучше понять нижеследующий пост. Что такое One Hot Encoding? Давайте разберемся с этим ужасным термином на примере. Потерпите меня. Рассмотрим набор данных, у которого есть имя столбца WeekDay (категориальная переменная), который..

В зависимости от варианта использования наши данные говорят о многом, но отображение соответствующего значения отличается от простого использования уже существующих библиотек для получения некоторой точности или результатов. Я чувствую, что интерпретация результатов всегда сбивает с толку, особенно значение P, совокупность, наклон или даже простой доверительный интервал, что именно означают эти термины при поиске или решении постановки проблемы. Для понимания концепции линейной..

Узнайте, как обучить модель MLR, интерпретировать ее коэффициенты и выполнить пошаговую регрессию. Краткое содержание статьи Описание набора данных Исследовательский анализ данных Простая подгонка модели линейной регрессии Интерпретация модели Подбор и интерпретация регрессионной модели MLR Проверка гипотезы Пошаговая регрессия Цель Цель этой статьи - проиллюстрировать, как подогнать модель множественной линейной регрессии на языке статистического программирования R и..

Часть 1. Стандартное отклонение и важность функции Сегодня мы обсудим техники интерпретации, некоторые известные, некоторые новые. Методы интерпретации помогают нам лучше понять наш набор данных и, следовательно, лучше обучить модель. Эти методы более удобны и полезны, когда вы не уверены в своих результатах и, возможно, когда хотите занять первое место в таблице лидеров kaggle. В этом посте я расскажу о двух методах интерпретации. Давайте начнем. Я использую библиотеку fastai. Я..