Denis Vorotyntsev: ML interpretability problems in tabular data tasks

Data Fest Online 2020 Interpretable ML Track - ML Interpretability Problems in Tabular Data Tasks Денис Воротынцев расскажет о проблемах интерпретации моделей машинного обучения при решении задач, связанных с табличными данными. Во время доклада будут рассмотрены следующие вопросы: Мотивация интерпретации моделей; Методы интерпретации “черных ящиков“. Permutation importance, LIME, SHAP: плюсы, минусы, проблемы; Аддитивные модели как альтернатива “черным ящи