Machine Learning Explainability

28 februari, 2024Virtual

1 day
Virtual
Machine Learning

Deze eendaagse training helpt voorkomen dat je modellen een black box worden. Het biedt je een tool kit met Machine-Learning explainability technieken die je kunt gebruiken om je modellen uit te leggen aan zowel technische als niet-technische mensen. Je leert ook wanneer, hoe en waarom je de verschillende technieken moet gebruiken en wat hun nadelen zijn.

Vind een geshikte datum

Registreer je nu

Wil je je team(s) of organisatie trainen?

Diego helpt je graag verder met trainingsoplossingen op maat.

Neem contact op

Duur

1 day

Tijd

09:00 – 17:00

Taal

English

Lunch

Included

Certificering

No

Level

Professional

Wat leer je?

Na de training ben je in staat om:

De use cases voor modelverklaarbaarheid begrijpen (debug, bias detectie, recht op uitleg, etc.)

Begrijpen wanneer de verklaarbaarheid van een model niet voldoende is (correlatie vs. causaliteit, eerlijkheid)

Categoriseer de methoden in gevoeligheid versus impact en verklaar enkelvoudige voorspellingen (lokale verklaarbaarheid) versus meervoudige voorspellingen (globale verklaarbaarheid).

Pas de methoden toe met de meegeleverde pakketten

De innerlijke werking van alle methoden uitleggen De nadelen van elke methode bespreken

Evalueren of een methode geschikt is voor het zakelijk gebruik

Belangrijkste leerdoelen

  1. Uitsplitsingsschema’s voor additieve toewijzingen
  2. Gedeeltelijke-afhankelijkheidsplots
  3. Individuele voorwaardelijke verwachtingskrommen / Ceteris Paribus-panelen
  4. Permutatie Eigenschap belang
  5. Shapley- en SHAP-waarden

Programma

Deze eendaagse training behandelt de bovengenoemde technieken en leert je hoe je ze kunt implementeren met behulp van Scikit-Learn, Dalex en Shap.

  • Inleiding tot Machine Learning interpreteerbaarheid/uitlegbaarheid
  • Voorbeeldgerichte uitleg
  • De inherente interpreteerbaarheid van ML-modellen
  • Ceteris paribus-percelen
  • Uitsplitsingsschema’s voor additieve toewijzingen
  • (Modelspecifiek & Permutatie) Eigenschap belang
  • Plots van gedeeltelijke afhankelijkheid
  • Shapley- en SHAP-waarden

Voor wie is het?

Deze training is perfect voor iedereen die al werkt met Machine Learning-modellen en deze wil verbeteren en begrijpen om betere voorspellingen te kunnen doen.

Vereisten

Kennis van scikit-learn is vereist.

Om het meeste uit deze geavanceerde training te halen, is kennis nodig van pijplijnen, kolomtransformatoren, lineaire modellen en complexere modellen (bijv. random forests en gradient boosting) en de kernconcepten van Machine Learning.

Machine-learningmodellen worden toevertrouwd om datagestuurde besluitvorming uit te voeren. Deze modellen kunnen echter vaak een “black box” zijn, wat betekent dat de motivaties achter onze besluitvorming onbegrijpelijk kunnen zijn. In deze training leer je technieken om je model te interpreteren en de beslissing ervan uit te leggen aan zowel technische als niet-technische mensen.

Wat moet ik nog meer weten?

Nadat je je hebt ingeschreven voor deze training, ontvang je een bevestigingsmail met praktische informatie.

Tot ziens!

Vereisten

Reis- en verblijfkosten zijn niet inbegrepen

Alle literatuur en cursusmaterialen zijn bij de prijs inbegrepen.

Ook interessant voor jou

Alle trainingen bekijken
Machine Learning System Design

Leer in deze Machine Learning System Design training hoe u grotere ML-systemen kunt ontwerpen, beredeneren en communiceren.

Machine Learning
2 days
In Person

Next:

13 – 14 jun, 2024

From:

€1195

Bekijk training
Machine Learning Explainability

Leer hoe je Machine Learning uitlegbaarheidstechnieken kunt toepassen op basis van implementaties uit populaire pakketten.

James Hayward

Machine Learning
1 day
Virtual

Next:

28 feb, 2024

From:

€730

Bekijk training
Introduction to Deep Learning

Leer meer over de grondbeginselen van Deep Learning met onze Introduction to Deep Learning training.

James Hayward

Data Science
Gegevens en AI
Machine Learning
3 days
Virtual

Next:

8 apr, 2024

From:

€2095

Bekijk training
MLOps Training

Leer de belangrijkste principes en best practices voor MLOps in onze MLOps training.

Machine Learning
Bekijk training
Impact Mapping

Leer over Impact Mapping voor zakelijk succes door stakeholders op één lijn te brengen, effectief te plannen en jouw impact te vergroten.

Product Owner
Software Architecture
1 day
In Person

Next:

27 mrt, 2024

From:

€895

Bekijk training

Kan je de training die je zoekt niet vinden? Er is nog meer!