Як пояснити “чорний ящик” машинного навчання?
Відео доповіді
Презентація доповіді
Працюючи з моделями машинного навчання, ми часто ставимо питання, чому наша модель допустила таку помилку? Чи можемо ми довіряти цій моделі? Чи відповідає наша модель вимогам закону? Чи допускає наша модель дискримінацію за якоюсь ознакою?
В презентації піде мова про те, як пояснити та правильно інтерпретувати результати роботи моделей машинного навчання.
Олександр Краковецький
СЕО @ DevRain
- Керівник української ІТ компанії DevRain
- Співзасновник та технічний керівник ДонорUA - інтелектуальної системи рекрутингу донорів крові
- Кандидат технічних наук з інформаційних технологій
- Microsoft Regional Director, Microsoft Artificial Intelligence Most Valuable Professional
- Microsoft Certified: Azure Data Science Associate
- Linkedin , Facebook