Interpretable Machine Learning Applications: Part 4

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Resumen

Aplicaciones de Aprendizaje Automático Interpretables: Parte 4

Únete a este proyecto guiado de 1 hora para explorar la herramienta 'What-If' (WIT) en el contexto de entrenar y probar modelos de predicción de aprendizaje automático. Obtendrás experiencia práctica en:

  • Configurar una aplicación de aprendizaje automático usando Python en un cuaderno interactivo en el entorno Colaboratory de Google.
  • Importar y preparar datos.
  • Entrenar y probar clasificadores como modelos de predicción.
  • Utilizar WIT para analizar el comportamiento de los modelos de predicción entrenados para puntos de datos específicos de manera individual.
  • Extender el análisis a una base global, considerando todos los datos de prueba.

Mejora tu comprensión de los modelos de aprendizaje automático con herramientas prácticas e ideas.

Universidad: Proveedor: Coursera

Categorías: Cursos de Python, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Visualización de Datos

Programa de estudio


Enseñado por

Epaminondas Kapetanios


Etiquetas

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pricing Paid Course
language English
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
level Intermediate