Machine Learning Interpretable: SHAP, PDP y permutacion

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2 horas
Intermedio
No se necesita descarga
Video de pantalla dividida
Español (Spanish)
Solo escritorio

Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender a generar modelos de Machine Learning interpretables. Se explican en profundidad diferentes técnicas de interpretabilidad de modelos como: SHAP, Partial Dependence Plot, Permutation importance, etc que nos permitirá entender el porqué de las predicciones. Gracias a esto, aprenderás a entrenar modelos Glassbox que puedas entender el porqué de sus decisiones.

Habilidades que desarrollarás

  • Python Programming

  • SHAP

  • Machine Learning Interpretability

  • MAchine Learning interpretable

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Preguntas Frecuentes