Machine Learning Explainability
- Dauer
- Ausführung
- Online
- Startdatum und Ort
Machine Learning Explainability
Bewertung:
Startdaten und Startorte
computer Online: Virtual 23. Nov 2026Details ansehen event 23. November 2026, 09:00-17:00, Virtual, Dag 1 |
Beschreibung
What will you learn?
After the training, you will be able to:
- Explain the use cases for model explainability
- Evaluate when model explainability is not enough (correlation vs. causality, fairness)
- Categorize the used methods into sensitivity vs. impact as well as explaining single predictions (local explainability) vs. multiple predictions (global explainability)
- Apply the explainability methods with the provided Python packages
- Summarize the advantages and disadvantages for each method
- Evaluate whether a method is appropriate for the business use case
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
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- Evaluate when model explainability is not enough (correlation vs. causality, fairness)
- Categorize the used methods into sensitivity vs. impact as well as explaining single predictions (local explainability) vs. multiple predictions (global explainability)
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