Занятие №10 «Explainability»

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: