Interpretable Machine Learning Applications: Part 4

Offert par
Dans ce Projet Guidé, vous :

Set up a machine learning application in a "zero configuration" environment such as Google's Colab(oratory) Research platform.

Set up and configure the What-If Tool to analyze the behavior of exemplary machine learning prediction models.

1.5 hours
Intermédiaire
Aucun téléchargement requis
Vidéo en écran partagé
Anglais
Ordinateur de bureau uniquement

In this 1-hour long guided project, you will learn how to use the "What-If" Tool (WIT) in the context of training and testing machine learning prediction models. In particular, you will learn a) how to set up a machine learning application in Python by using interactive Python notebook(s) on Google's Colab(oratory) environment, a.k.a. "zero configuration" environment, b) import and prepare the data, c) train and test classifiers as prediction models, d) analyze the behavior of the trained prediction models by using WIT for specific data points (individual basis), e) moving on to the analysis of the behavior of the trained prediction models by using WIT global basis, i.e., all test data considered. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Les compétences que vous développerez

  • Data Analysis

  • Data scientist

  • Machine learning project management

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Set up the environment for the "What-If" tool (WIT) as an extension in Jupyter and as a Google's Colaboratory notebook, including importing of the dataset (e.g., white wine quality data)

  2. Train classifiers, e.g., Decision Tree and Random Forest, as exemplary machine learning  prediction models to make predictions about the quality of white wines.

  3. Launch the What-If Tool (WIT) widget. This task will allow us to get a first understanding on how our prediction model(s) behave at both individual and global levels.

  4. Use the What-If Tool (WIT) features to explain the behavior of a prediction model on an individual basis.

  5. Use the What-If Tool (WIT) advanced features to explain the behavior of a prediction model on an individual basis.

  6. Use the What-If Tool (WIT) features to explain the behavior of a prediction model on a global basis.

Comment fonctionnent les Projets Guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

Foire Aux Questions

En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.

Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.

Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.

À partir du Projet Guidé, vous pouvez télécharger et conserver tout fichier que vous avez créé. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction « Navigateur de fichiers » pendant que vous accédez à votre bureau cloud.

Aucun remboursement n'est disponible pour les Projets Guidés. Consulter notre politique de remboursement complète.

Aucune aide financière n'est disponible pour les Projets Guidés.

L'audit n'est pas disponible pour les Projets Guidés.

En haut de la page, vous pouvez appuyer sur le niveau d'expérience de ce Projet Guidé pour afficher les connaissances requises. Pour chaque niveau de Projet Guidé, votre enseignant vous guidera étape par étape.

Oui, tout ce dont vous avez besoin pour terminer votre Projet Guidé sera présent sur un bureau cloud disponible dans votre navigateur.

Vous apprenez en effectuant des tâches dans un environnement à écran partagé, directement dans votre navigateur. Sur le côté gauche de l'écran, vous terminez la tâche dans votre espace de travail. Sur le côté droit de l'écran, vous voyez un(e) enseignant(e) qui vous guide tout au long du projet, étape par étape.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.