Интерпретируемые модели машинного обучения с помощью анализа SHAP | XGBoost + Python | Объяснимый ИИ

#freebirdscrew #SimranjeetSingh #MachineLearning #ExplainableAI #Python #artificialintelligence Ссылка на полный плейлист - https://bit.ly/47Qzroc Добро пожаловать в плейлист «Machine Learning Pro - XAI», ваше исчерпывающее руководство по освоению алгоритмов машинного обучения с помощью возможностей объяснимого ИИ. В этом видео я рассказываю о фреймворке SHAP Analysis, который используется для объяснения прогнозов сложных алгоритмов машинного обучения. Темы, рассмотренные в этом видео: 1. Что такое фреймворк SHAP? 2. Почему это важно? 3. Когда использовать SHAP? 4. Проект по объяснению модели XGBoost с использованием SHAP 5. Недостатки SHAP 🚀 Подписывайтесь на меня в Medium, чтобы быть в курсе последних статей и проектов - https://bit.ly/3JGXqwc 🗂️ Чтобы получить исходный код, подпишитесь на меня в GitHub - https://bit.ly/3gg07Uc 🔖 Запишитесь на консультацию со мной на topmate.io и узнайте, как использовать возможности новейших технологий и ускорить процесс обучения. 📲 Запишитесь на звонок по ссылке: https://bit.ly/43TLDCD 🤖 Плейлисты, которые помогут вам повысить квалификацию: 📍 Машинное обучение с использованием объяснимого ИИ - https://bit.ly/47Qzroc 📍 Быстрое проектирование - https://bit.ly/42v376M 📍 Финансовый анализ данных и финансовое моделирование - https://bit.ly/3OCWI5O 📍 Проекты в области искусственного интеллекта - https://bit.ly/3L8lhEi 📍 Прогнозирование победителя IPL 2023 - https://bit.ly/3BfC3N9 📍 Машинное обучение - https://bit.ly/3gsuIxb 📍 Распознавание лиц - https://bit.ly/2YphpHm 📍 Креативный Python - https://bit.ly/34nM9wr 📍 Последние видео о технологиях - https://bit.ly/2QcaOeW 📱Подписывайтесь на нас в социальных сетях: Telegram: https://bit.ly/3JJblSC Youtube: https://bit.ly/38gLfTo Instagram: http://bit.ly/2N1IMP9 Twitter: https://bit.ly/40vYMjl ⚡️ Ставьте лайки, оставляйте комментарии, делитесь и подписывайтесь на наш канал YouTube, чтобы получать больше видео и проектов. Криш Наик машинное обучение, Криш Наик глубокое обучение, Криш Наик НЛП, Криш Наик учебник по Python, Криш Наик на хинди, Криш Наик наука о данных, полный курс машинного обучения, учебник по машинному обучению, вопросы для собеседования по машинному обучению, проекты по машинному обучению на Python, значения Шапли, машинное обучение Шап, объяснимый ИИ, Шапа с Python, InterpretML, наука о данных для начинающих, проект по науке о данных, полный курс по науке о данных, вопросы для собеседования по науке о данных, собеседование по науке о данных, вопросы для собеседования по Python, Google, Microsoft, Amazon, Tesla, Twitter, JP Morgan, Salesforce, ИИ