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image for course Machine Learning explicable

Machine Learning explicable

Découvrez comment interpréter les décisions prises par des modèles de Machine Learning simples et intrinsèquement interprétables. Explorez des techniques de calcul et de visualisation pour mettre en évidence l՚importance de certaines caractéristiques, et utilisez ces informations pour expliquer le comportement global du modèle et les prédictions individuelles.

Modules de formation

Introduction

Familiarize yourself with the course and the Regression Learner app.

Cours :
  • Course Overview
  • Course Example: Predict Daily Bike Rentals

Interpretable Models

Train and interpret decision tree and linear regression models.

Cours :
  • Overview of Interpretable Models
  • Decision Tree Model Interpretation
  • Linear Regression Model Interpretation

Global Explanations

Apply global explanation methods to understand model behavior.

Cours :
  • Overview of Global Explanations
  • Global Importance
  • Global Summary
  • Global Dependence

Local Explanations

Apply local explanation methods to understand individual predictions behavior.

Cours :
  • Overview of Local Explanations
  • Local Shapley
  • LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)
  • Local Explanations in Practice

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

Cours :
  • Summary
  • Additional Resources
  • Survey

Format :Autoformation

Langue:Français

Langue

  • Des exercices pratiques avec des corrections automatisées
  • Accès à MATLAB via votre navigateur Internet
  • Certificat de formation et rapport de progression partageable

Méthodes pour la classification avec le Machine Learning

Découvrez et appliquez différentes méthodes de Machine Learning pour la classification.

Méthodes pour la régression avec le Machine Learning

Découvrez et appliquez différentes méthodes de Machine Learning pour la régression.

Machine Learning Onramp

Apprenez les bases des méthodes efficaces de Machine Learning pour résoudre des problèmes de classification.

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