Explicabilidade em Machine Learning: isso existe? – Bianca Ximenes

Explicabilidade em Machine Learning: isso existe? - Bianca Ximenes

Essa palestra mostra de forma sucinta modelos matemáticos de aproximação, como o LIME e Shapley Values, e ferramentas para interpretabilidade, como o What If Tool, que descrevem como os modelos de ML fazem as previsões e como os datapoints de um conjunto de dados se relacionam. Você vai entender a importância da explicabilidade, alguns métodos existentes, e como é possível melhorar seus modelos em técnica e impacto ao incluir essas atividades no seu pipeline de Data Science.

Bianca é extremamente curiosa e gosta de entender como as coisas funcionam. É consultora da Tecnora e doutoranda em Ciência da Computação pela UFPE. Seu trabalho aborda as repercussões éticas de Machine Learning na sociedade, e ela aplica esse conhecimento na criação responsável de produtos digitais inteligentes.

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