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Interpretabilidad de Modelos de ML
La interpretabilidad de modelos de Machine Learning (ML) se refiere a la capacidad de comprender cómo un modelo de ML toma decisiones a partir de los datos de entrada. Es un tema importante en la industria y en la investigación, ya que los modelos de ML se están usando cada vez más para la toma de decisiones en campos como …
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# curriculum
¿Qué vas a aprender?
- Introducción a la interpretabilidad de modelos de ML
- Métodos de análisis de feature importance
- Interpretabilidad de modelos lineales y árboles de decisión
- Visualización de árboles de decisión y decisiones automatizadas
- Comprendiendo modelos de redes neuronales
- Interpretabilidad de modelos de aprendizaje profundo
- Análisis de sensibilidad de modelos y casos edge
- Salida de modelos interpretables para generar confianza en consumidores
- Evaluación de modelos de ML interpretables
- Uso de herramientas de visualización y software para mejorar la interpretabilidad de modelos
# instructor
Guillermo Izquierdo
Ingeniero, hago Python aplicado y enseño en PyPro. Los cursos son cortos, técnicos y al grano. Aprendes lo que sí se usa.
¿Qué es PyPro?