Десятое занятие на курсе «Классическое машинное обучение» для группы НС213.
Преподаватель: Илья Дюгай
Таймкоды:
00:00:07 Причины использования Explainability
00:01:06 Обнаружение плохих предсказаний
00:03:54 Доверие к предсказаниям
00:04:10 Explainability & Interpretability
00:05:32 Оценка важности признаков в простых случаях
00:07:57 Оценка важности признака для дерева
00:14:28 Randomization/Permutation
00:20:36 Dropped variable importance
00:22:26 Библиотеки для реализации explanation
00:22:36 SHAP (SHapley Additive exPlanations)
00:37:50 NLP модель
00:45:47 LIME
01:18:01 Пример объяснения классификации статей по религиозному принципу
01:29:41 Boruta
01:41:55 Примеры explanations для разных видов данных
01:42:09 Табличные данные
01:53:10 NLP: Пример абстрактного обобщения текста
01:55:44 Изображения
02:04:59 Gradient Ascent
02:27:24 SHAP Deep Explainer
Официальный сайт: