przykłady i procesy istotne dla tworzenia modeli zgodnie z regułami Odpowiedzialnego Uczenia Maszynowego (ang. Responsible Machine Learning). Znajdziesz tutaj intuicje i przykłady dla Interpretable Machine Learning (IML) i eXplainable Artificial Intelligence (XAI). Opisy uzupełnione są o fragmenty kodu z przykładami dla R z wykorzystaniem pakietów randomForest
Dlaczego “przykłady i procesy” są ważniejsze niż same wyniki modelu W praktyce tworzenie modeli predykcyjnych to nie tylko dobór algorytmu i uzyskanie wysokiej skuteczności.…
Czytaj więcej
