Autor

Redakcja Carpstyl

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

W praktyce tworzenie modeli predykcyjnych to nie tylko dobór algorytmu i uzyskanie wysokiej skuteczności. Równie istotne jest to, dlaczego model podejmuje takie decyzje, jak…

oprawa: broszurowaStrony: Strony: 92

Jeśli szukasz publikacji, która jest wygodna w codziennym użytkowaniu, zwróć uwagę na szczegóły, które często umykają przy szybkim przeglądaniu ofert. W przypadku tej książki…

The CELTA Course Trainee Book

Jeśli planujesz kurs CELTA, wiesz, że liczy się nie tylko praktyka, ale też solidne uporządkowanie materiału i zrozumienie, jak przebiega cały proces nauczania. The…

Nie zawsze da się od razu jednoznacznie określić, czym dokładnie jest dany przedmiot, gdy w danych pojawia się jedynie ciąg informacji dodatkowych. W przypadku…