eRementarz #7: objaśnianie modeli uczenia maszynowego

Na majowym spotkaniu wrocławskich użytkowników R Mateusz Staniak przybliży dostępne w R narzędzia do eksploracji i interpretacji modeli uczenia maszynowego.
Objaśnianie modeli jest coraz ważniejszą częścią pracy analityka danych między innymi ze względu na regulacje prawne takie jak RODO.
Omówione zostanie przechowywanie modeli (istotne dla reprodukowalności wyników) oraz metody pomagające zrozumieć strukturę złożonych modeli uczenia maszynowego takich jak sieci neuronowe czy lasy losowe.

Po warsztatach zapraszamy na STWUR-owe piwo w Cybermachinie.

Skrypt z potrzebnymi pakietami i danymi zostanie udostępniony przed spotkaniem.

Spotkania STWUR-a wspiera firma KRUK.