Полное руководство по интерпретации моделей с использованием Python Машинное обучение с использованием больших данных - это модное направление в бизнесе. Эти фразы позволяют синергетическому офисному разговору потратить свои деньги. За этими модными словечками стоит поистине примечательная разработка методов машинного обучения и машин, реализующих их за последнее десятилетие. Возрастающая сложность моделей позволяет машинам лучше классифицировать, маркировать и прогнозировать..

Годовой приход человека может зависеть от различных аспектов, таких как возраст, образование, род занятий, количество отработанных часов в неделю, его пол и многие другие характеристики. Набор данных «взрослые-входящие» предоставляет набор данных, включая некоторые из этих характеристик, и сообщает нам, превышает ли доход человека 50 тысяч долларов в год (›50 тысяч) или меньше 50 тысяч долларов в год (≤50 тысяч). Ниже мы можем увидеть, как выглядит этот набор данных. Затем дается..

Начальная загрузка . Метод начальной загрузки - это метод повторной выборки, используемый для оценки статистики по генеральной совокупности путем выборки набора данных с заменой. Его можно использовать для оценки сводной статистики, например среднего или стандартного отклонения. Он используется в прикладном машинном обучении для оценки навыков моделей машинного обучения при прогнозировании данных, не включенных в данные обучения. Желательным свойством результатов оценки навыка модели..

Интерпретируемость модели Важность интерпретируемости в искусственном интеллекте в здравоохранении Один раз проявить сочувствие стоит 10 фунтов оптимизации. Утро четверга. Вчера поздно вечером вы работали над своей моделью оттока клиентов, проверяли новые функции, настраивали гиперпараметры для своего алгоритма и, поскольку в офисе больше никого не было, подпеваете Тейлор Свифт на полную катушку. Это был прекрасный вечер. Несколько новых функций добавили подъемной силы, и вы..

В этой статье я рассмотрю: Что такое Объясняемый ИИ (XAI) и зачем он нам нужен Некоторые точки зрения на то, почему XAI не работает или не нужен. Головоломка производительности и объяснимости. Можем ли мы получить лучшее из обоих миров? TL;DR Эта статья стала длиннее той, что я изначально планировал, поэтому для занятых людей вот ее синопсис. Объяснения поведения ИИ, которые генерируются спонтанно или апостериорно, больше похожи на обоснования и могут не отражать..