Про стандартные алгоритмы интерпретируемости много докладов сказано, много книг и статей написано. Обсудим вопросы, которые встречаются на практике и не имеют однозначного решения. Вот несколько примеров из нашей практики: - Агрегация результата интерпретации множества однотипных моделей - Интерпретация результатов оптимизации - Учет качества модели при интерпретации - Объяснение логики работы модели конечным пользователям - Использование интерпретируемости при расследовании инцидентов - Интерпретация по внешним данным - Конфликт этики и простоты оптимизации Эксперты: Кирилл Быков, PhD student, TU Berlin – Understandable Machine Intelligence Lab Данила Савенков, Senior ML Engineer, Yandex Вадим Борисов Research Fellow / Ph.D. Student, University of Tübingen, Germany Юрий Бабуров, CTO ApRbot Эксперты-модераторы: Дмитрий Колодезев, директор Promsoft Ирина Голощапова, Head of Data Science, Lenta Полезные ссылки Мероприятие Data Fest Online 3.0: Трек Reliable ML: Telegram канал Reliable ML: Наши соц.сети Telegram: Вконтакте: Twitter:
Hide player controls
Hide resume playing