Introdução à explicabilidade de modelos com regressão e árvores de decisão

À medida que os modelos de machine learning se tornam mais integrados às decisões de negócios, entender por que um modelo faz uma previsão específica é tão importante quanto a própria previsão. Este curso baseado em texto apresenta os fundamentos da explicabilidade do modelo, ajudando você a ir além dos algoritmos de caixa preta para criar confiança em seus sistemas de dados. Você aprenderá a interpretar e explicar modelos preditivos usando cenários do mundo real, como a previsão do preço da habitação. Ao estudar modelos transparentes e intrinsecamente explicáveis, você obterá as habilidades para comunicar claramente as informações de dados às partes interessadas e garantir que seus modelos sejam justos, confiáveis e interpretáveis. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia fundamental e os princípios fundamentais da explicabilidade e interpretabilidade do modelo. - Interpretar modelos de regressão linear analisando coeficientes e avaliando o impacto das características. - Analise as árvores de decisão para rastrear como recursos específicos levam a previsões de modelos finais. - Calcule e compare métricas de importância de recursos para identificar quais pontos de dados impulsionam seus resultados. - Aplique conceitos modernos de interpretabilidade, incluindo uma introdução fundamental às estruturas SHAP e LIME. - Pratique avaliar a transparência do modelo usando passos claros e passo a passo. O curso começa com definições básicas e a necessidade fundamental de transparência no aprendizado de máquina. Você então progredirá através de estudos de caso práticos e escritos usando regressão linear e árvores de decisão, aprendendo a extrair e explicar caminhos de decisões. Este curso é projetado para aspirantes a analistas de dados, cientistas de dados júnior e profissionais de negócios que querem entender a mecânica por trás das previsões de aprendizado de máquina. Nenhuma experiência de programação avançada ou experiência de aprendizado de máquina é necessária. Comece a ler hoje para desmistificar as previsões de machine learning e tornar seus modelos transparentes.