Во многих наших проектах лучшие решения, как правило, основаны на алгоритмах машинного обучения с использованием краудсорсинга. Хотя эти алгоритмы очень точны в своей предсказательной силе, их трудно интерпретировать с точки зрения непрофессионала. Стремясь помочь клиентам интерпретировать эти модели, мы узнали, что большинство из них знакомы со статистическими моделями, такими как деревья решений или модели CART, поскольку они, как правило, достаточно интуитивны, просты для понимания и..

Лучшая интерпретируемость ведет к лучшему восприятию Легко ли понять вашу хорошо обученную модель? Сложные алгоритмы машинного обучения обычно могут давать точные прогнозы, но их пресловутый «черный ящик» совершенно не способствует их принятию. Подумайте об этом: если вы попросите меня проглотить черную таблетку, не сказав, что в ней содержится, я определенно не захочу ее проглотить. Интерпретируемость модели подобна этикетке на бутылке с лекарством. Нам нужно сделать нашу..

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..

Объясните модель машинного обучения | Навстречу AI Покажи мне черный ящик Объясните и интерпретируйте модель черного ящика; вариант использования древовидного алгоритма Вы когда-нибудь сталкивались с ситуацией, когда бизнес (руководители или пользователи) оспаривал решения, принятые в рамках модели? Практически все отрасли и компании осознали преимущества и потенциал машинного обучения для улучшения своих продуктов, процессов и стратегий. Однако модели обычно не объясняют..