Modul · Pemula
Getting Started
Tiga jenis pembelajaran, dan dua cara membedakan data yang menentukan hampir semua keputusan berikutnya.
- 2 pelajaran
- 30 min
- 2 simulasi
Termasuk di Pengantar Machine Learning· $9
Explainable AI: Feature Importance, PDP, SHAP
Tiga alat yang menjawab tiga pertanyaan berbeda. Memakai yang salah menghasilkan jawaban yang salah dengan meyakinkan.
- Tingkat
- Menengah
- Pelajaran
- 1
- Total waktu
- 22 min
- Simulasi
- 3
Termasuk di Pengantar Machine Learning · $9
Tools yang dipakai
Python
scikit-learn
pandas
NumPy
Keterampilan
- SHAP
- Permutation importance
- Partial dependence
Coba sekarang — gratis
Ini simulasi asli dari modulnya. Tanpa akun.
Yang akan Anda bisa
- Menjelaskan prediksi individual dengan SHAP
- Mengukur pentingnya fitur dengan permutation importance
- Membaca PDP tanpa salah menyimpulkan sebab-akibat
Silabus
1 pelajaran · 22 minJudul dan ringkasan setiap pelajaran terbuka untuk umum. Isi pelajarannya terbuka setelah Anda memiliki jalurnya.
Semua pelajaran di Pengantar Machine LearningTiga Pertanyaan, Tiga Alat
22 minFitur apa yang penting? Bagaimana bentuk pengaruhnya? Kenapa nasabah ini ditolak? Tiga pertanyaan, dan satu alat tidak menjawab ketiganya.
Termasuk dalam jalurnya Simulasi
Akses seumur hidup
$9Lainnya di Pengantar Machine Learning
Modul · Pemula
Dataset Splitting, Cross-Validation, Data Leakage
Sebelum algoritma apa pun. Split yang salah menghasilkan angka bagus yang bohong.
- 2 pelajaran
- 34 min
- 2 simulasi
Termasuk di Pengantar Machine Learning· $9
Modul · Pemula
Training, Evaluation, Bias–Variance, Tuning
Cara melatih, cara mengukur dengan metrik yang benar, dan satu trade-off yang menjelaskan hampir semua kegagalan model.
- 3 pelajaran
- 48 min
- 3 simulasi
Termasuk di Pengantar Machine Learning· $9
Modul · Pemula
KNN — Classifier dan Regressor
Algoritma yang tidak belajar apa pun, dan justru karena itu ia mengajarkan banyak hal.
- 1 pelajaran
- 16 min
- 1 simulasi
Termasuk di Pengantar Machine Learning· $9