Графики частичной зависимости (PDP) и индивидуального условного ожидания (ICE) | Интуиция и матем...

Графики частичной зависимости (PDP) и индивидуального условного ожидания (ICE) используются для понимания и объяснения моделей машинного обучения. PDP могут показать, является ли связь между признаком модели и целевой переменной линейной, нелинейной или отсутствует. Аналогично, графики ICE используются для визуализации взаимодействий. На первый взгляд эти графики могут показаться сложными. Но вы увидите, что на самом деле они построены довольно интуитивно понятно. В этом видео мы: Пошагово расскажем вам, как создаются графики PDP и ICE. Обсудим, какую информацию могут дать объяснимые методы ИИ. И в заключение мы объясним математические основы, лежащие в основе графиков PDP. 🚀 Бесплатный курс 🚀 Зарегистрироваться здесь: https://mailchi.mp/40909011987b/signup Курс XAI: https://adataodyssey.com/courses/xai-... Курс SHAP: https://adataodyssey.com/courses/shap... 🚀 Сопутствующая статья со ссылкой на код (ссылка без платного доступа): 🚀 https://medium.com/data-science/the-u... 🚀 Полезные плейлисты 🚀 XAI:    • Explainable AI (XAI)   SHAP:    • SHAP   Справедливость алгоритма:    • Algorithm Fairness   🚀 Свяжитесь с нами 🚀 Medium:   / conorosullyds   Темы: https://www.threads.net/@conorosullyds Twitter:   / conorosullyds   Сайт: https://adataodyssey.com/ 🚀 Главы 🚀 00:00 Введение 01:31 Понимание PDP 04:20 Визуализация взаимосвязей с PDP 06:58 Понимание графиков ICE 06:26 Математика